YOLOv5-CCE:一种基于CA和EIoU的目标检测算法

为了减少YOLOv5模型在复杂环境下的误检率和漏检率,提出一种基于CA(Coordinate Attention)和EIoU(Efficient Intersection over Union)的目标检测模型YOLOv5-CCE。首先向Neck网络中的部分C3_2模块中嵌入坐标注意力机制CA,增强模型对特征的提取能力;其次为提高回归精度,提出一种基于Focal EIoU Loss改进的Focal CEIoU Loss。实验结果表明,在PASCAL VOC 2007+2012数据集上,YOLOv5-CCE模型在参数量和计算量基本保持不变的情况下,相较于原模型mAP@0.5、mAP@0.5:0.95和准确率分别提升了1.4%、1.3%和3.7%,因此,YOLOv5-CCE模型可以更好地适应复杂环境下的目标检测任务。

CO_2气调储粮启封后品质变化的原因及控制方法

对采用CO2 气调储藏后的不同水分、不同品质的籼米和粳米 ,在粮温 30℃左右和2 0℃左右等不同条件启封进行室内试验和实仓试验。启封后不同时间分别取样进行品质测定。试验结果表明 ,大米品质是启封后品质变化的关键。而大米的水分含量和启封时的温度是CO2 气调储藏启封后品质变化的重要因素。

康巴高原区乡车祸伤抢救对策与分析

道孚县八美区位于四川省甘孜藏话自治州西南地区，平均海拔3500米，系以藏族为主的半农牧区乡。我院于2002年10月～2004年12月，共收治车祸伤58例。男49例，女9例，年龄9～59岁，平均29．5岁。