【摘 要】
：
由于迷彩伪装目标与所处背景高度融合，现有深度目标检测模型在此类目标上的检测效果并不出众。为提升对迷彩伪装目标的检测精度，以YOLOv5s模型为基础，提出了CAMOU-YOLO——一种结合深度可分离卷积和动态注意力的迷彩伪装目标检测模型。针对迷彩伪装目标特征提取难的问题，结合深度可分离卷积与残差结构设计了新的特征提取模块，并对原有骨干网络进行改进，在增强提取能力的同时，减小了模型的参数量；针对迷彩伪
【基金项目】
：
国家自然科学基金青年科学基金（61801512）;国家自然科学基金（62071484）； 江苏省优秀青年基金项目（BK20180080）；
论文部分内容阅读
由于迷彩伪装目标与所处背景高度融合，现有深度目标检测模型在此类目标上的检测效果并不出众。为提升对迷彩伪装目标的检测精度，以YOLOv5s模型为基础，提出了CAMOU-YOLO——一种结合深度可分离卷积和动态注意力的迷彩伪装目标检测模型。针对迷彩伪装目标特征提取难的问题，结合深度可分离卷积与残差结构设计了新的特征提取模块，并对原有骨干网络进行改进，在增强提取能力的同时，减小了模型的参数量；针对迷彩伪装目标定位难度大的问题，在聚合网络中引入动态注意力机制，强化了模型的空间感知能力，使模型对迷彩伪装目标的定位更加精准。在一种公开的迷彩数据集上进行实验，CAMOU-YOLO的
[email protected]、
[email protected]和
[email protected]:0.95指标较原始模型提高了3.2%、5.1%、2.3%,在大、中、小目标上的召回率分别提高了4.1%、2.7%、1.2%,且参数量降低了9.7%;对比其他7种检测算法，CAMOU-YOLO在检测精度上亦具有优势，验证了所提模型对迷彩伪装目标检测任务的有效性。
其他文献
复杂战场环境下军事目标识别技术是提升战场情报获取能力的基础和关键。针对当前军事目标识别技术在复杂战场环境下漏检误检率高、实时性差等问题，提出一种基于改进YOLOv5模型的PB-YOLO军事目标识别算法。将改进的目标识别算法对于陆战场军事单元的识别锚框进行重新聚类，以提升模型对于目标大小适应度，加速模型收敛；采用通道-空间并行注意力机制，增加模型对复杂战场环境下目标特征信息与位置信息关注度；在特征融
＜正＞丢勒成长的第一个阶段,确切地说预备阶段,是从担任他父亲的学徒开始的。在这一短暂的时期内,只有三幅作品可以证明他的活动,它们在题材和表现方式上各不相同。在这些珍贵的作品中,有一幅是粉笔素描,画的是一位年轻的养鹰女子（Lady Falconer）。这幅作品接近同世纪80年代的南日耳曼画派的典型风格,它展示了瞬间的生动性和优雅的少年形象,表现出丢勒出众的感受力。第二幅作品是作于1485年的钢笔素描
采用加压酸浸对不溶性富钾页岩进行提取钾的研究。利用多种检测方法,研究了贵州铜仁钾页岩的矿物学特征。主要考察了浸出过程中酸浸温度、液固比、硫酸浓度、时间、搅拌强度等因素对钾浸出率的影响。试验结果表明:在浸出温度180℃,液固比4:1,硫酸浓度120g/L,浸出时间6 h,搅拌转速400 r/min,矿物粒度-0.074mm（200目）,压力1.0Mpa的条件下,钾浸出率达92%。浸出渣经过进一步处理
针对复杂环境下红外弱小目标检测查准率与查全率低的问题，采用改进的YOLOv4-Tiny模型提出一种新的红外弱小目标检测方法。以轻量化的目标检测神经网络YOLOv4-Tiny模型为基础，该模型在训练难度与检测性能两方面取了得较好的权衡。对YOLOv4-Tiny模型的特征提取部分进行了修改，通过增加卷积层数与卷积核尺寸来增加红外图像特征提取的信息量，避免忽略弱小目标的有用信息；对YOLOv4-Tiny
＜正＞许多人在工作时都会遇到不愉快的事,最严重的就是在工作中遇到性骚扰。特别是女性劳动者,更容易遭遇到这种事情。案例:被骚扰者成功维权从2009年起,女职工周某在某公司流水线做装配工,一干就是10年。2019年4月,公司新任副总王某将周某调到其分管的质检部任主管。周某很是感激,加倍努力,并虚心向王某请教。渐渐地,王某会私下时不时对周某说些"我喜欢你"之类的话。周某不好生硬地板起面孔,就尽量减少与王
针对现有技术方案无法解决复杂业务约束路由调度问题的现状,提出一种PTN网络路由调度方法,通过将路由调度问题转换成节点遍历问题,结合改进后的Dijkstra算法和带变异策略的最大最小蚂蚁算法求解经过起点、终点及各必经点的较优路由。改进后的算法在计算时间复杂度和空间复杂度都有不同程度提升,达到快速、精准计算PTN网络路由的目的。同时,该方法考虑已有路由方案和个性化需求,减少人工干预工作量,具有一定的通
近年来,基于深度学习的目标检测算法不断取得进展,但是还不能满足实时性的实际应用需求,需要进一步降低模型复杂度、提高检测速度。因此,提出了一种基于多尺度特征感知的轻量化目标检测算法（lightweight object detection based on multi-scale feature aware, LOD-MFA）,该模型采用MobileNetV2轻量模型作为骨干网络,有效减少模型的参数
随着信息技术的发展，混合式教学理念已经深入人心，混合式教学法成为高等教育技术发展的一种趋势。在混合式教学实践中，面对课程属性的差异、教学对象的不同、教学目的的差别，教师必须有针对性地设计混合式教学的实施流程，以获得最佳教学效果。基于元认知理论“立体式”混合教学框架设计，按照“两上一下”“信息闭环”的方式来展开，形成两头在线上、中间在课堂的立体式教学，在教学实践中取得了较好的效果。
针对社交平台共享图像的信息安全问题，提出了基于混沌YOLO v4和用户选择感兴趣区域（ROI）的图像加密方案。首先，利用YOLO v4自动检测图像中的目标，提供要加密的候选包围框；然后，利用cosine和polynomial映射的线性组合加密算法对用户选定的图像区域进行加密，使得只有合法授权用户才能访问共享图像的敏感信息。通过密钥发放和授权机制，实现对第三方转发图像中敏感信息的保护。实验统计和安全
近年来，大火的赛博朋克描述了一个先进科技广泛应用，但大众的生活面临难以把控的未来世界。在以前，这种矛盾的设定会让人觉得荒诞，但现今社会却出现越来越多赛博朋克的影子。拥挤的城市空间、忙碌的生活状态、繁重的社会责任、复杂的人际关系让身处城市的人们时刻神经紧绷。密集的城市建筑中缺少真正能将人们从压力圈中抽离出来的释放场所：负空间。本文从城市负空间的定义、急需但稀缺的原因及成功的案例等方面介绍了这个新兴抽