海面目标检测图像中的小目标数量居多,而基于深度学习的目标检测方法通常针对通用目标数据集设计检测模型,对图像中的小目标检测效果并不理想。 使用一般目标检测模型检测海面目标图像的特征时,通常会出现小目标漏检情况,而一些特定的小目标检测模型对海面目标的检测效果还有待验证。 为此,在标准的SSD( single shot multiBox detector)目标检测模型基础上,结合 Xception 深度可分卷积,提出一种轻量 SSD 模型用于海面目标检测。 方法 在标准的 SSD 目标检测模型基础上,使用基于 Xception 网络的深度可分卷积特征提取网络网络中的 exit flow 层和 Conv1 层引入轻量级注意力机制模块来提高检测精度,并与在其他层引入轻量级注意力机制模块的模型进行检测效果对比;使用注意力机制改进的轻量 SSD 目标检测模型和其他几种模型分别对海面目标检测数据集中的小目标和正常目标进行测试。
2022-06-25 19:08:59
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2022-06-25 09:08:39
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2022-06-25 09:08:18
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在源代码基础上调整代码结构，需运行代码均位于初始目录，可根据教程README.md轻松运行成功，无需代码基础。
课程作业+实验设计+小型毕设均可应对。
2022-06-24 12:05:18
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AOI—PCB的缺陷检测包括：底片的检查，覆盖有光敏抗蚀剂的板在进行显影线的潜像质量的检查，在铜的表面检查显影后的图像质量，检查导体电路图形的质量，钻孔后的质量检查，检查微孔质量，非传统微孔加工表面质量检查和集成电路的封装和装配的质量检查。 FPD—AOI的主要应用于以下检测：Mura缺陷检测，ColorFilter缺陷检测，色度、厚膜、光学密度检测，PI检测，LC液晶检测。检测工序遍布LCD、OLED以及TouchPanel产品等平板显示器件的生产环节，主要利用光学信号对其结构和外观做出检测并辅助其他功能性检测。主要目的有三：（1）避免不良品流入下道工序；（2）改善制程工艺和流程；（3）对
2022-06-24 10:25:42
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