【摘 要】
：
针对车型识别中车辆数据不足而且识别率相对较低的问题，提出了一种基于注意力引导数据增强的车型识别模型。该模型首先使用了ResNet-50作为骨干网络提取车辆特征，在网络的每个残差块后均嵌入注意力CA(Coordinate Attention)模块，编码成一对方向感知和位置敏感的注意力图，以增强车辆鉴别性区域的表示；然后使用双线性注意力汇集操作，得到增强特征图；最后对增强特征图采用注意力裁剪和注意力擦
论文部分内容阅读
针对车型识别中车辆数据不足而且识别率相对较低的问题，提出了一种基于注意力引导数据增强的车型识别模型。该模型首先使用了ResNet-50作为骨干网络提取车辆特征，在网络的每个残差块后均嵌入注意力CA(Coordinate Attention)模块，编码成一对方向感知和位置敏感的注意力图，以增强车辆鉴别性区域的表示；然后使用双线性注意力汇集操作，得到增强特征图；最后对增强特征图采用注意力裁剪和注意力擦除操作，提升数据增强的效率，进而提高车型识别的准确率。在Stanford Cars数据集上的识别准确率达
其他文献
宁夏盐池县从20世纪70年代开始在荒漠草原上人工种植柠条灌木用以防风固沙和生态恢复,这一人为措施极大地改变了区域生态系统的植被结构和碳循环,而定量评估人工灌丛化对荒漠草原生态系统碳储量的影响,不仅能够揭示人类活动的碳循环反馈机制,而且可为地方政府生态治理提供理论指导。结合Biome-BGC模型和Logistics生长模型模拟了1958—2017年间荒漠草原人工灌丛化前后的碳储量变化,定量分析了人工
CSR对策理论主要研究植物对环境胁迫和干扰的适应性特化。从功能生态学角度讲,CSR理论是通过解释各种功能性状协同变异的主导维度来反映植物的生态对策。而物种所采取的生态对策将决定其在群落中的生态位,并最终会影响生态系统过程与功能。自1974年Grime首次提出CSR对策的概念以来,CSR对策思想就受到了生态学家很大的关注,经过近半个世纪的发展,目前已经形成了比较完整的理论和研究方法体系。试图在回顾C
生物多样性与生态系统功能关系是生态学研究的热点之一,以往研究多关注生物多样性与单一生态系统功能之间的关系,然而生态系统能够同时提供多种功能和服务即生态系统多功能性(ecosystem multifunctionality,EMF),仅考虑单一生态系统功能会低估生物多样性的重要性。近年来,EMF研究的重要性受到更多重视,生物多样性与生态系统多功能性(biodiversity and ecosyste
城市群地区生态系统健康状况关乎城市群的可持续发展,科学测度城市群地区生态系统健康水平对城市群地区生态系统健康宏观调控政策制定具有重要的实践意义,然而当前生态系统健康评价仍存在不足之处。生态系统服务是反映生态系统健康状况的重要组成部分,如何把生态系统服务纳入生态系统健康评估框架中,成为了当前研究讨论的热点话题。拟把基于InVEST模型评估的生态系统服务纳入生态系统健康评估框架中,构建了基于“生态系统
人工智能的飞速发展使得图像处理技术广泛应用于新一代智能交通系统中。但由于现有图像去雾算法在应用于智能交通中会存在透射率估计不足的现象，导致所复原图像在景深突变区域存在色偏、晕影、对比度低等问题，严重影响了户外采集系统的性能。因此，提出一种非线性变换的自适应透射率去雾算法。通过对数映射并结合自适应参数将暗通道中处于高灰度区域的强度值进行尺度压缩，获得原始无雾图像的暗通道，进而估计出初始透射率；根据像
目前基于立体视觉信息的运动目标识别定位、跟踪及轨迹预测是机器视觉领域的研究热点。通过归纳整理相关文献，从双目立体视觉技术、运动目标检测技术、运动目标轨迹预测技术三个方面对基于立体视觉的运动目标检测及轨迹预测进行了概述，分别阐述了相机标定的常见方法、图像特征提取及立体匹配不同算法的适用场景、各运动目标检测方法的优缺点、常用轨迹预测方法的预测思路及优劣势。最后针对基于立体视觉的运动目标检测与轨迹预测的
在智能驾驶领域，为实时精确检测路面的导向标志，提出一种基于透视降采样和神经网络的地标检测方法，有效解决传统检测方法实时性较差、复杂场景和远处小目标检测准确率较低的问题。首先，选取图像感兴趣区域进行透视降采样，降低道路图像近处分辨率，缩小图像尺寸，同时消除透视投影误差。其次对YOLOv3-tiny目标检测网络进行改进，采用k-means++算法对自建数据集的边界框聚类；添加卷积层强化浅层特征，提升小
为了提高不规则网格中等值线云图的计算速度，提出了一种基于CUDA的等值线云图并行生成算法。首先给出了不规则网格中等值线的串行生成算法，该算法循环处理每个网格单元与每条等值线的相交，不需要考虑同一条等值线与不同网格的交点的先后关系。其次给出了等值线云图的串行算法，循环处理每个网格单元，根据它被不同等值线分割的情况求得很多等值多边形，最终得到的相邻的等值多边形会自然拼出云图，而不需要考虑不同等值多边形
视觉/LiDAR里程计可以根据传感器数据对无人车在多个自由度上运动的过程进行估计，是无人车定位建图系统的重要组成部分。本文提出了一种使用视觉、LiDAR和IMU进行信息融合的里程计，支持多种运行模式和初始化方式。前端部分采用了改进后的ICP CUDA算法进行激光点云配准，利用光流法对视觉特征进行跟踪，并利用激光点云数据对视觉特征的深度进行估计。后端部分采用了基于滑动窗口的图优化模型，并为视觉和Li
绝缘子作为架空输电线路的重要组成部分，直接影响着电力系统的安全和稳定。通过引入深度学习技术实时获取绝缘子的工作状态已成为当前主流的研究趋势。但是在实际的输电线路图像中绝缘子缺陷目标区域小且背景复杂，导致绝缘子缺陷检测精度低。针对该情况提出了一种基于YOLOv3改进的绝缘子缺陷检测算法GC-SPP-YOLOv3。首先借鉴了Ghost Module的思想提出了一个新的特征提取网络，在保证精度不变的情况