基于改进UNet网络的车牌分割算法研究

针对传统图像算法在定位分割车牌时易受复杂环境因素影响,为提升分割准确率,采用深度学习UNet网络模型进行改进研究,对其增加注意力cSE模块,以增强网络对特征的提炼能力,与其他主流分割网络进行对比实验。实验结果表明,在自建车牌数据集上经过100轮训练后,该文改进方法中的各种指标系数表现最好,其中在测试集上的Dice、Miou指标分别比经典UNet网络提高了16%、15%,较FCN和CeNet等分割网络有较大幅度的提升,较主流的UNet改进网络也有不同程度的提升,证明了cSE-UNet网络能够提高车牌图像分割的准确率,是一种有效的改进网络模型。

基于Swin⁃Transformer的磁瓦缺陷检测

针对磁瓦缺陷提取难,且基于传统卷积神经网络的磁瓦缺陷检测算法对于全局特征表述差、上下文交互不充分等缺点,提出一种基于Swin⁃Transformer的磁瓦检测算法,其通过在Swin⁃Transformer的基础中结合YOLOv3模型的neck模块构建出磁瓦缺陷检测算法,并且为了使网络能够获取更加丰富的梯度组合,在neck部分优化设计了CSPA模块。同时为了使网络学习更多有用的特征,通过锐化和同态滤波对收集到的磁瓦图像进行增强。实验结果表明,改进算法对磁瓦缺陷检测的mAP为87.1%,相对于YOLOv3和YOLOv5,分别提高了5.3和1.5个百分点。

基于注意力密集连接Unet的磁瓦表面孔洞和裂痕缺陷分割算法

针对检测磁瓦孔洞和裂痕时容易丢失缺陷特征等问题,本文在Unet网络的基础上添加注意力模块CBAM来提取更受关注的特征,并在Unet网络的编码部分使用密集连接来充分利用特征.同时,为了减少Unet网络的过多池化下采样操作导致小物体特征消失,还使用膨胀率为[1,2,5,1,2,5]的混合空洞卷积取代池化操作.最后设置加权交叉熵损失函数解决磁瓦数据集当中样本分布不均的问题.实验证明,本文算法在磁瓦孔洞和裂痕缺陷分割时,MIoU分别提高了2.696%和2.739%,Dice系数分别提高了3.342%和2.602%.本文算法在一定程度上提升了磁瓦缺陷分割精确度,还改善了Unet网络边界分割模糊等问题.

浅谈初中物理教学中课堂讨论法的运用

随着现代素质教育的不断发展和进步,教学模式和教学方法也在不断地改进,给教学实践增添了更多的活力,让很多本来看起来枯燥的科目变得生动有趣。其中一种非常符合现代素质教育要求的教学方法是课堂讨论法,这种方法在充分尊重学生主体地位的基础上,不仅能够活跃和调动课堂气氛,更重要的是提高了学生自主解决问题的能力。初中物理作为一门思考性比较强的科目,充满了各种未知和有趣的知识,非常值得学生们进行探讨。如果能够将课堂讨论法运用到初中物理教学中,必然会擦出不一样的火花。本文将首先阐述将课堂讨论法运用到初中物理教学中的必要性,然后分析在初中物理教学中运用课堂讨论法时存在的问题,最后探讨如何将课堂讨论法更好地运用到初中物理教学中去。