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近拟常曲率空间中双重卷积子流形的不等式 被引量:1
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作者 苏曼 张量 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期952-958,共7页
利用代数引理和基本方程得到关于近拟常曲率流形双重卷积子流形的几何不等式,建立关于Ricci曲率和平均曲率的不等式,并讨论不等式中等号成立的条件.
关键词 不等式 子流形 近拟常曲率空间 双重卷积
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城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建
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作者 王南 钱雨卉 魏维轩 《地理空间信息》 2024年第4期71-75,共5页
利用无人机与多光谱相机的组合航测获取可见光与多光谱影像,标注多光谱GNDVI图像和三通道可见光图像,采用图像融合网络、双重注意力网络和特征解码网络实现双重注意力卷积神经网络模型运算,并以上海泡泡公园做实证研究。基于早期融合(ea... 利用无人机与多光谱相机的组合航测获取可见光与多光谱影像,标注多光谱GNDVI图像和三通道可见光图像,采用图像融合网络、双重注意力网络和特征解码网络实现双重注意力卷积神经网络模型运算,并以上海泡泡公园做实证研究。基于早期融合(early fusion)和特征融合(feature fusion)的双重注意力卷积神经网络模型的整体植被识别率可达91.8%。先进设备的组合和双重注意卷积神经网络学习可实现高精度识别的模型构建,提升城市公园植被高精度识别的能力,可为后续的公园碳汇测算与种植评估提供更为精准的科学技术支撑。 展开更多
关键词 城市公园植被 多光谱遥感 高精度识别模型 双重注意力卷积神经网络 碳汇
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基于改进Faster R-CNN的纸病检测算法 被引量:4
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作者 汤伟 王锦韫 张龙 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第21期260-266,共7页
目的达到纸病检测中能够充分提取纸病特征、提高检测精度、降低小目标漏检率的目标。方法基于Faster R-CNN的检测算法进行改进,主要改进的做法是利用深度残差网络ResNet-50替换原模型的骨干特征提取网络VGG16,以保留更多的纸病特征信息... 目的达到纸病检测中能够充分提取纸病特征、提高检测精度、降低小目标漏检率的目标。方法基于Faster R-CNN的检测算法进行改进,主要改进的做法是利用深度残差网络ResNet-50替换原模型的骨干特征提取网络VGG16,以保留更多的纸病特征信息,增强特征网络对纸张缺陷的提取能力;在算法中添加空间和通道的双重注意力机制CBAM,用来提高纸病检测精度;将ROI-Pooling替换为ROI-Align,增强网络的泛化能力。结果实验结果表明,改进后的算法平均精度达到98%,较原算法平均精度提升了9%。结论改进后的算法能够充分提取纸病特征信息,有效提高了纸病的检测精度,以及提高了小目标纸病的检测率,降低了错漏检率。 展开更多
关键词 纸病检测 Faster R-CNN ResNet-50 卷积双重注意力机制 ROI-Align
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