高斯混合模型与GhostNet结合的YOLO-G遗留物检测方法

遗留物检测作为视频监控的关键支撑技术之一,具有广泛的应用前景.针对现有方法存在无法较好地解决光影变化问题、深度学习遗留物检测方法中神经网络的参数量较多及准确度低等问题,提出基于YOLO-G的遗留物检测方法.首先结合高斯混合模型背景建模进行前景检测,根据移动区域与静止区域的分离距离与时间得到可疑静止区域,将判定为分离时刻的帧图像传入深层神经网络进行检测与识别;然后在网络模型中将幽灵网络中的幽灵模块应用于CSPDarknet53主干网络;最后引入压缩激励网络进一步提高特征提取能力.实验结果表明,所提方法的检测准确率比FCOS,SSD,RefineNet,YOLOv3,LRF和YOLOv4分别提高了34.22%,23.86%,16.64%,13.19%,8.16%和1.41%,网络参数量比YOLOv4减少了22.78%.

性别差异

在显示屏中的世界里，是否男性比女性有更好的方向感呢？微软研究员的科学家们对此表示赞同，不过他们也已经找到了一种方式来平衡这一问题，微软商务与娱乐感官交互研究小组（VIBE）的研究表明．使用标准的显示器时。

观物——激活水彩静物创作的几个角度

文章深入探讨水彩静物创作中的关键要素,包括观察方法、水彩材质的运用以及光影变化对静物绘画的影响,认为静物并非静止不变,而是可以通过观察和创作技巧赋予它们动态美感和情感表达。画家需要通过主动观察抓取形式感以及放大对比关系来激活静物。这种观察不仅仅是要看到物体的外在形态,更是要看到物体的内在特质和情感。水彩材质的透明性、流动性和色彩的丰富性为画家提供了广阔的创作空间。画家可以通过调整色彩浓度和水分用量来表现静物的质感和光影的变化。光影的变化不仅可以改变静物的形态和色彩,而且可以影响画面的氛围和情感。画家需要观察和理解光影在静物上的变化以及这些变化如何影响静物的形态、色彩和质感。

南通沈绣概述及其传承发展路径研究

南通沈绣是苏绣的一个分支,曾享誉国际。经过一个多世纪的积累沉淀,南通沈绣被列入了我国非物质文化遗产名录,是中国刺绣最高艺术水平的代表之一。分析了沈绣的艺术特色和未来传承路径,走进沈绣的前世今生,为南通沈绣课题研究者提供传承策略。