【摘 要】
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针对当前显著性目标检测算法存在的特征缺失和区域一致性差的问题，基于全卷积神经网络提出一种特征混合增强与多损失融合的显著性目标检测算法，该算法包含上下文感知预测模块和特征混合增强模块。首先利用上下文感知预测模块提取图像多尺度特征信息，并且在预测模块中嵌入空间感知模块以进一步提取图像高层语义信息，然后利用特征混合增强模块对预测模块产生的全局特征信息和细节特征信息进行有效地整合，并利用特征聚合模块对整合
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针对当前显著性目标检测算法存在的特征缺失和区域一致性差的问题，基于全卷积神经网络提出一种特征混合增强与多损失融合的显著性目标检测算法，该算法包含上下文感知预测模块和特征混合增强模块。首先利用上下文感知预测模块提取图像多尺度特征信息，并且在预测模块中嵌入空间感知模块以进一步提取图像高层语义信息，然后利用特征混合增强模块对预测模块产生的全局特征信息和细节特征信息进行有效地整合，并利用特征聚合模块对整合的信息进行特征增强。此外，本文提出了一种新的区域增强损失函数，并将此损失函数与已有的二进制交叉熵损失函数
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[目的]土壤指标是耕地质量分等的依据，其空间异质性和空间自相关性对土地整治分区，以及土地平整工程中的表土剥离、移土培肥和土壤改良等关键技术的实施都具有重要作用。[方法]文章以渝西丘陵区的典型基本农田建设区为研究区，综合运用地统计学与Kriging插值法研究0～20、20～40和40～60 cm土层土壤有机质（SOM）的空间异质性，结合全局和局部空间自相关分析法分析各土层SOM的空间自相关性，并基于
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为了解决离轴非相干数字全息中重构图像的视场较小、分辨率较低的问题。提出了一种简单、高效的方法来扩大非相干离轴全息术的重构图像的视场并提高其分辨率。以加入毛玻璃的方法代替传统的光栅或角度复用等传统方法，在扩大重构像视场的同时提高其分辨率。实验结果表明，重建图像的视场与毛玻璃和物体之间的距离成反比，并且和未加入毛玻璃的实验系统相比，加入毛玻璃后获得的重构图像视场可以扩大2.4倍左右。此外，加入毛玻璃后
随着人工智能领域的快速发展，深度学习在无人驾驶领域中的应用逐渐成熟，但是其中交通标志检测任务作为难点问题仍有很大的改进空间。城市道路下的交通标志检测具有环境复杂，小目标多，目标种类多且数量不平衡的特点，针对这些问题，提出了基于Libra R-CNN进行改进的方案。Libra R-CNN目标检测网络是基于平衡提出的，能够较好应对目标种类多及数量不平衡问题，在Libra R-CNN网络的锚框提取样本阶
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