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  类型:辅助工具
  来源:北京
  时间:2022-08-16
内容简介
针对目标跟踪过程存在的动态不确定性的问题,传统跟踪方法容易产生目标漂移甚至跟踪失败,而基于深度学习的跟踪算法随着网络结构的加深容易导致深层特征过于稀疏抽象,不利于克服上述问题.为此,本文提出SiamMask三分支网络融合注意力机制的孪生网络目标跟踪新方法,旨在加强网络对特征选取的学习能力,加强目标有效特征的抽取,并减少冗余信息对网络负担的影响.特征提取主干网络选用改进的Resnet-50,通过融合深层和浅层特征,实现跟踪目标特征的有效表达.利用4个数据集(COCO、ImageNet-DET2015、ImageNet-VID2015、YouTube-VOS)对提出的特征融合孪生网络框架进行训练,并使用VOT数据集进行在线测试.实验表明:与文中其他跟踪方法相比,该算法在面对动态目标尺度变化、环境光照、运动模糊等场景表现更优异.Objective:Siamesenetworkrgetregionthroughthreebranches:classification,ntfeaturechannelsandspacesonthetrackingperformancei:ThemodifiedResNet-50wasusedasthefeatureextractionbackbonenetwork,usingconvolutionforsubsamplingofthefeaturechannels,andthechannelandspatialatt:AfteradetailedanalysisoftheSiamMaskalgorithm,kchannelandspatialfeatureparametersofdifferenttargetstodw,thetestres%,whichisthehighestamongthelistedalgorithms,%%,respectively,:1)ComparedwiththebenchmarkSiamMaskalgorithm,theaccuracyofthealgorithmwasslightlyimproved,,)ComparedwithSiamFC,thepresentalgorithmusestheanchorboxmechanism,whichcanbetterfitthetargetposition,)ComparedwithtraditionalcorrelationfilteringalgorithmssuchasKCFandECO,thismethodusesdeeplearningcombinedwithattentionmechanismtoeffectivelyimprovethetrackingabilityofdynamictargetscalechanges,%,,%,%,,hispaperareconduciveto:Theexperimentalresultsshowthatforalargenumberofspatialandchannelfeatureredundancyprobaturesofdifferenttargets,whichcaneffectivelyutilizeusefulfeaturetureextractioncanavoidtheone-sidednessofusingonlyabstractfeatures,increasetheexpressionofshallowtextureandcontourfeaturestothetarget,,thealgorithmcaneffectivelyrespondtothechallengingproblemssuchasthetargetscalechange,environmentalilluminationandmotionblurduringthetargettrackingprocess.作为福建省唯一的国家级产教融合创新平台,经过3年努力建设,已成为集产业人才培养和科技研发于一体的区域共享型国家级创新平台。,图/南强物业黄惠婷文/温庭筠。 
(中国共产党厦门大学后勤集团新一届纪律检查委员会第一全体次会议)风劲帆满图新志,砥砺奋进正当时。春风和煦,阳光明媚。! 
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信息
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发表于:2022-08-15

会员817为你而乖 回复: 图/南强物业黄惠婷文/温庭筠


发表于:2022-08-13

会员937朝花夕拾 回复: Wilson-θ法作为一种隐式时域逐步积分方法,由于在迭代过程中不满足下一时刻的动力平衡方程,应用时会存在振幅衰减以及周期延长等问题,使得它在一些情况下难以得到准确解.针对该问题,本文基于计算扰动的概念,提出了一种改进的Wilson-θ法(Wilson-Newmark法),引入计算扰动的概念来量化Wilson-θ法中每一步中存在的计算误差,并利用Newmark-β的计算方法对得到的计算扰动进行再分配,使得改进后的计算方法可以同时满足动力学平衡方程和运动约束.为了考察Wilson-Newmark方法的适用性,对不同θ取值下该算法的稳定性进行了分析.此外,还从振幅衰减、周期延长以及超调3个方面对比了算法的精度.结合数值算例结果,可以认为该方法具有良好的稳定性,且与原始Wilson-θ法相比,该方法的计算精度有显著提高.Asanimplicitdirecttime-integrationmethod,theWilson-θmethodenduresaninevitabledrawbackinwhichthedynamicequilibriumequationofWilson-θ,highamountofamplitudedecayandperiodelongationwilloccurwhenWilson-θmethodisapplied,,animprovedWilson-θmethod(theWilson-Newmarkmethod)θmethodismodifiedbasedontheconceptofcalculationperturbation,whichisde,thedynamicequilibriumequationandmotionconstraintaresimultaneouslysatisfiedbyredistributingthecalculationperturbationusingNewmark-β,wecarryoutthestabilityanalysissothatthevariationoftheerrordivergencewithdifferentvaluesofθ,periodelongation,,itcanbeconcludedthatthismodifiedmethodsecureshighstability,andthecalculationaccuracyofthismethodissignificantlyimprovedcomparingwiththeoriginalmethod.


发表于:2022-08-17

会员145゛语Er美到爆づ 回复:深入研究覆冰导线在风致作用下发生的舞动具有重要意义.覆冰输电导线是一个三维连续体,存在面内-面外-扭转多阶模态耦合,因此详细分析覆冰导线发生舞动时各阶模态在耦合作用下的舞动特性是有必要的.本文提出覆冰导线面内-面外-扭转多阶模态耦合的非线性动力分析模型,通过Lyapunov理论对覆冰导线稳定性进行判断,分析了在稳定风场中不同风速下,覆冰导线各阶模态舞动情况.进一步考虑了覆冰导线所在风场的随机性,为提高脉动风场的模拟效率,采用基于Hermite插值改进Cholesky分解的脉动风场模拟方法,分析脉动风下覆冰导线各阶模态舞动特性,并与稳定风场中覆冰导线各阶模态的振动进行比较.Itisofgreatsigdthein-out-torsionmulti-ordermodalcouplingisinvolved,,anonlineardynamic-analysismo,andeachmodalgallopingofthewindfield,asimulationmethod,modalgallopingcharacteristicsoftheiced-conductorunderthestochasticwindfieldareanalyzedandcomparedwiththoseinasteadywindfield.

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