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无人机航拍图像与自然场景图像相比背景更复杂,存在大量密集小目标,对检测网络提出了更高的要求。在保证目标检测实时性的前提下,针对无人机视角下密集小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法。首先,将空间注意力(SAM)与通道注意力(CAM)相结合,改进CAM中特征压缩后的全连接层,降低计算量。另外,改变CAM与SAM的连接结构,提高空间维度特征捕获能力。综上,提出一种空间-通道注意力模块(SCAM),提高模型对特征图中小目标聚集区域的关注程度;其次,提出一种基于SCAM的注意力特征融合模块(SC-AFF),根据不同尺度特征图自适应分配注意力权重,增强小目标的特征融合效率;最后,在主干网络中引入Transformer模块,并利用SC-AFF模块改进原有的残差连接处的特征融合方式,更好地捕获全局信息和丰富的上下文信息提高复杂背景下密集小目标的特征提取能力。在VisDrone2021数据集上进行实验,YOLOv5s基准下,改进后模型的mAP50提高了6.4%,mAP75提高了5.8%,对高分辨率图像的FPS可达到46... 相似文献
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遂古之初,谁传道之?上下未形,何由考之?冥昭瞢暗,谁能极之?冯翼惟象,何以识之?
这是先秦时期楚国诗人屈原在其诗篇饫问》开篇时提出的问题。从古到今,人类始终渴望能够更好地了解我们所处的这个宇宙,探究宇宙的命运。近年来,越来越多的科学家相信,决定我们这个宇宙命运的,是一种神秘的暗物质。可是, 相似文献
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研究了利用气动力进行星座保持的最优控制问题。首先得到了正则方程,然后针对最优控制问题提出了一种求解算法,利用此算法进行了仿真计算。结果表明,算法简单有效。 相似文献
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轴流压气机内导叶/转子干涉对转子流场的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
叶轮机械内的转静干涉现象多年来一直是一个研究的热点,然而现有的对于转 静干涉的研究多局限于对流动现象的描述,缺乏理论指导,因此无法在叶轮机械的设计体系 中包含这一非常重要的非定常流动现象,限制了叶轮机械性能的进一步提升.利用流动稳定 性及感受性理论来指导对这一问题的研究,能够找到利用这一现象提升叶轮机性能的规律. 对于一台单级低速轴流压气机内的导叶/转子干涉现象进行了实验研究.利用二维粒子图像 速度仪测量得到了导叶/转子干涉的定量流动细节,及其对于转子流场的影响.结果表明, 转子流场在定常来流条件下也表现出显著的非定常性.在引入导叶/转子干涉之后,转子流 场结构发生显著变化.动叶尾迹强度明显减弱,叶背流动分离得到抑制,叶尖泄漏涡也得到 了周期性的抑制.除了导叶尾迹对动叶流场的干涉作用以及气流角的周期性变化以外,动叶 非定常流动对于不同的导叶/动叶干涉激励频率的不同响应是引起压气机性能变化的主要原 因. 相似文献