融合非对称卷积的遥感图像目标检测算法

遥感图像中的目标具有背景复杂、方向多变等特点。利用传统方法进行遥感图像目标检测过程复杂且费时,存在精度低,漏检率高等问题。针对以上问题,提出一种改进的YOLOv5-AC算法,该算法以YOLOv5s模型为基础,首先在原有的Backbone中构建非对称卷积结构,增强模型对翻转和旋转目标的鲁棒性;其次在主干网络的C3模块中引入坐标注意力机制提升特征提取能力,并使用Acon自适应激活函数激活;最后使用CIOU作为定位损失函数以提升模型定位精度。改进后的YOLOv5-AC模型在NWPU VHR-10和RSOD数据集上进行实验,平均精确度均值分别达到了94.0%和94.5%,分别比原版YOLOv5s提升了1.8%和2.3%,有效提高了遥感图像目标检测精确度。

探析SketchUp与Twinmotion在建筑设计规划中的应用

随着工业4.0技术飞速发展,各行各业对实时3D渲染技术需求空前高涨,尤其在建筑设计规划中得到广泛应用。针对传统设计规划存在的创意难以即时直观表达、二维图纸复杂难懂、工作流程混乱无序、各方难以协调和评审等问题,本文探析SketchUp与Twinmotion实时无缝协同创作,为解决上述问题提供参考借鉴。以三个案例分析为例,从初步概念设计到影视照片级的媒介输出,旨在以开放创新精神构建简明的建筑可视化工作流程。