结合双层路由感知和散射视觉变换的视觉-语言跟踪方法

针对视觉-语言关系建模中存在感受野有限和特征交互不充分问题,该文提出一种结合双层路由感知和散射视觉变换的视觉-语言跟踪框架(BPSVTrack)。首先,设计了一种双层路由感知模块(BRPM),通过将高效的加性注意力(EAA)与双动态自适应模块(DDAM)并行结合起来进行双向交互来扩大感受野,使模型更加高效地整合不同窗口和尺寸之间的特征,从而提高模型在复杂场景中对目标的感知能力。其次,通过引入基于双树复小波变换(DTCWT)的散射视觉变换模块(SVTM),将图像分解为低频和高频信息,以此来捕获图像中目标结构和细粒度信息,从而提高模型在复杂环境下的鲁棒性和准确性。在OTB99,LaSOT,TNL2K 3个跟踪数据集上分别取得了86.1%,64.4%,63.2%的精度,在RefCOCOg数据集上取得了70.21%的准确率,在跟踪和定位方面的性能均优于基准模型。

融合多尺度特征的拼接篡改图像检测算法

针对当前拼接篡改图像检测与定位方法主要专注于检测和定位小范围的篡改区域,而对于不均匀大小位置目标对象的模型性能表现不佳等问题,提出一种用于拼接篡改图像的检测与定位的新型网络架构DEUNet。DEUNet在UNet基础上引入高效加性注意力和双向残差块,用于处理不同尺度的特征,在更完整地定位大尺度篡改区域的同时减少模型的复杂度,并结合交叉熵和Dice损失函数以更好地平衡分类精度和分割准确性。实验结果表明,提出的方法性能优于其他算法,且具有良好的鲁棒性;DEUNet能成功处理不固定大小位置目标且实验验证性能优于最新算法。

玻纤布处理中偶联剂与助剂的选择和协配

从目前电子布化学处理中所用的硅烷汇总分析中看到,各类硅烷偶联剂中有相当多的单一硅烷偶联剂也是二种硅烷之混合物,笔者提示完全可以自主、自觉、有意识地选用二种硅烷复配,并引入特殊的氟碳表活剂和碳氢类表活剂达到提高润湿性能、渗透性能、充分发挥处理剂各组分之作用,提升电子布处理品质。