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在自然场景文本检测领域,现有的深度学习网络仍存在文本误检、漏检、定位不准确的情况.针对这一问题,本文设计出一种基于大感受野特征网络(Large Receptive Field Feature Network,LFN)的文本检测算法.首先选取速度和准确度更好的轻量级主干网络ShuffleNet V2,并加入细粒度特征融合模块以获取更多隐藏的文本特征信息;再通过分析不同尺度的特征图感受野不同,并对比不同尺度的特征图进行归一化后得到的特征图尺寸对结果的影响,构造了双融合特征提取模块,对输入图像提取多尺度特征以减少文本特征丢失,增大感受野;最后为处理正负样本失衡的问题,在可微二值化模块中引入Dice Loss,增加文本定位的准确度.在ICDAR2015和CTW1500数据集上的实验表明,该网络无论是在性能还是速度上对文本检测效果都有显著提升.其中在ICDAR2015数据集上F1为86.1%,较性能最优的PSENet网络提升了0.4%,速度达到了50 fps,较速度最快的DBNet网络提升了约1.92倍,在CTW1500数据集上F1为83.2%,较PSENet网络提升了1%,速度达到了35 fp... 相似文献
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复杂环境下的低照度图像具有光照分布不均、多光源叠加作用等特点,导致增强后的图像真实性不足、图像噪声增加等问题。针对低照度图像的特点,提出了一种基于深度注意力机制的低照度图像增强方法。设计生成对抗全局自注意力低照度增强网络(GSLE-GAN)以实现低照度图像的增强。在生成器中设计并使用注意力模块,提高模型对于光照分布特点的提取能力以及生成图像的真实性,采用局部鉴别器与全局鉴别器共同作用的方式使图像具有更丰富的细节信息,使用非配对数据及对模型进行训练,以提升模型的鲁棒性并进一步保证生成图像的真实性。通过对比实验,证明了文中所提方法的优越性,并在目标检测任务中证明了方法的有效性。 相似文献
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以生物基乳酸为原料,焦磷酸锆为催化剂,通过脱羰反应制备乙醛。探讨了模板剂、焙烧温度对催化剂的织构、表面酸碱性以及催化活性的影响规律。以此为基础,进一步揭示了催化剂的表面性质与脱羰反应活性之间的构效关系,发现乳酸脱羰反应由催化剂表面的酸碱位协同催化。和文献报道的相关催化剂比较,该催化剂拥有良好的低温催化活性。此外,在较高液空速、低催化剂用量以及控制低乳酸转化率(40%)下,催化剂连续运行50 h左右后,乳酸转化率及乙醛选择性没有明显变化,表明该催化剂拥有良好的稳定性能。通过反应尾气分析,证实了乙醛的合成主要是通过乳酸脱羰反应途径实现。 相似文献
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