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    2024-01-31 14:41

  • 基于Cascade R-CNN的布匹检测算法提高目标检测性能

    布匹缺陷检测任务的难点可能有以下几个方面:小目标问题,缺陷具有极端的宽高比,样本不均衡。在MS COCO数据集[1]中,面积小于32×32像素的物体被认为是小目标。小目标具有分辨率低,图像模糊,携带的信息少的特点,导致其特征表达能力弱,也就是在提取特征过程中,能提取到的特征非常少,不利于其检测;布匹疵点由于生产工艺的原因常常具有极端的宽高比,例如断经、断纬等,给其边界框的预测增添了难度;样本不均衡是指部分疵点拥有大量的训练样本,而另一部分疵点则只有少数的样本,让分类器学习起来很困难。

    2022-07-06 10:15

  • 一种新的带有不确定性的边界框回归损失,可用于学习更准确的目标定位

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    2019-04-23 16:38

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    2018-08-03 11:27

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    2019-10-23 10:31

  • 一文说清串级、比值、前馈-反馈、选择性、分程以及三冲量六种复杂控制系统

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    2019-01-16 17:34

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    2023-12-06 10:18

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    2023-06-13 14:49

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    2018-05-17 16:16