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基于深度学习的小样本目标检测算法研究

基于深度学习的小样本目标检测算法研究

作者：甘望阳太原科技大学

学位级别：硕士

基于深度学习的目标检测算法通常依赖于大量训练数据进行有监督训练,以达到较好的检测性能。但在一些特殊应用场景中,如军事侦查、濒危物种识别和罕见病种诊断,获取足够样本的图像数据集困难重重。此外,数据集的标记过程主要依赖于人力... 详细信息

基于深度学习的目标检测算法通常依赖于大量训练数据进行有监督训练,以达到较好的检测性能。但在一些特殊应用场景中,如军事侦查、濒危物种识别和罕见病种诊断,获取足够样本的图像数据集困难重重。此外,数据集的标记过程主要依赖于人力,这不仅耗费大量的时间和劳动力,而且标记的准确性很容易受到个人主观判断的影响,导致遗漏和错误标记的情况频繁发生。传统的强监督目标检测算法在这些小样本场景下往往表现不佳,鉴于此,学者们致力于研究小样本目标检测算法,旨在模拟人类的快速学习能力,通过少量样本快速适应新任务,从而降低数据依赖,减少标注成本。在面对小样本目标检测(Few-shot Object Detection,FSOD)任务时,样本的有限性使得物体尺度的变化问题更加明显,进而对模型的检测效果造成了较大的负面影响。现实世界中,即使是同一类别的物体,其外观差异有时也会很大,这种差异能够显著影响支持集与查询集之间的信息互动,进而导致模型的检测能力下降。另外,物体的遮挡现象可能会阻碍特征的完整提取,导致关键特征表示不足,有时甚至导致重要特征的丢失,使得模型的检测效果不佳。为了缓解尺度变化问题以及由外观变化和遮挡引起的误检和漏检问题,本文针对小样本目标检测任务提出了两种算法,主要研究内容如下:(1)由于小样本场景下新类样本数量稀少且尺度分布稀疏,因此尺度变化问题将严重影响小样本目标检测模型的性能。除此之外,支持集目标的外观变化以及遮挡将导致支持特征无法有效引导查询特征,从而造成漏检与误检现象的发生。针对上述问题,本文提出了基于多尺度特征融合与注意力机制的小样本目标检测模型(Few-Shot Object Detection Based on Multi-scale Feature Fusion and Attention Mechanism,MFFAFSOD)。首先,引入空洞空间卷积池化金字塔(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块,采用不同空洞率的空洞卷积对骨干网络提取的特征进行进一步处理,旨在获得不同感受野的特征,从而捕获多尺度的目标细节。然后,加入双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,Bi-FPN),以双向跨尺度连接的方式对多尺度特征进行有效融合,生成更具综合性和代表性的查询特征与支持特征,从而显著改善尺度变化问题。其次,本文提出了注意力引导特征增强模块(Attention-Enhanced Feature Refinement,AEFR),该模块能够促使查询特征与支持特征自适应聚焦关键信息,提升它们的辨别能力。通过这种方式,查询特征与支持特征能够更有效地相互融合,增强了模型在目标外观变化和部分遮挡情况下的鲁棒性,从而减少误检与漏检现象的发生。最后,将细粒度查询特征输入RPN网络产生候选区域,使用分类头与边界框回归头对候选区域进行目标分类与目标定位。以PASCAL VOC和MS COCO数据集作为测试数据集进行实验验证,结果证明MFFA-FSOD相较于其他主流小样本目标检测模型表现出了更为优越的检测性能。具体而言,相较于基线模型DCNet,所提模型在m AP平均值方面取得了3.5%与2.1%的提升。(2)尽管MFFA-FSOD有效提升了模型在小样本条件下的检测精度,但在细粒度识别、建立精确的语义关系及特征解耦方面还有改进空间,为了更好地缓解尺度变化问题、外观差异及遮挡造成的漏检与误检问题,本文提出了基于语义对齐与分层关系学习的小样本目标检测模型(Few-Shot Object Detection Based on Semantic Alignment and Hierarchical Relationship Learning,SAHR-FSOD)。该模型采用语义对齐、分层关系学习和特定的解耦头策略,旨在进一步提高小样本目标检测模型的准确性和鲁棒性。首先,垂直特征融合模块(Vertical Fusion Module,VFM)优化了跨尺度特征融合,增强了模型对尺度变化的适应性。其次,分层关系融合模块(Hierarchical Relation Fusion Module,HRFM)通过分层关系学习,提升了模型对支持集与查询集微小差异的识别能力。最后,解耦头则为分类和定位任务提供了精确的特征处理,从而提升了整体检测效果。在PASCAL VOC与MS COCO数据集上的实验结果表明,SAHR-FSOD与现有主流方法相比取得了具有竞争力的结果,证明了算法的有效性。

关键词：小样本学习元学习多尺度特征融合注意力机制支持查询信息交互

王氏清肺汤治疗稳定期肺脾气虚型支气管扩张症临床研究

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王氏清肺汤治疗稳定期肺脾气虚型支气管扩张症临床研究

作者：姜望予浙江中医药大学

学位级别：硕士

长三角地区金融一体化发展水平测度及其影响因素研究

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长三角地区金融一体化发展水平测度及其影响因素研究

作者：袁望喜合肥大学

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河流相储层构型特征参数可视化系统的设计与实现

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河流相储层构型特征参数可视化系统的设计与实现

作者：张明望长江大学

学位级别：硕士

文化“走出去”语境下齐鲁旅游文化外宣英译问题及策略探析

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中国民族博览 2024年第7期 224-226页

作者：高莉莉张慧娟那明山东第一医科大学(山东省医学科学院)外国语学院山东泰安271016

2012年《山东省文化厅“十二五”文化改革发展规划》提出了“文化‘走出去’开创新局面,形成一批富有山东特色的对外文化交流品牌,齐鲁文化在国际上的影响力明显提高”的发展目标,为齐鲁文化的对外交流指明了方向。随着山东经济社会的... 详细信息

2012年《山东省文化厅“十二五”文化改革发展规划》提出了“文化‘走出去’开创新局面,形成一批富有山东特色的对外文化交流品牌,齐鲁文化在国际上的影响力明显提高”的发展目标,为齐鲁文化的对外交流指明了方向。随着山东经济社会的快速发展和对外交流的不断加强,齐鲁文化与国际社会的交流空前活跃。山东向世界展示了博大精深的齐鲁文化,逐步实现了“让山东走向世界,让世界了解山东”的目标。外宣翻译在这一目标实现的过程中发挥着不可替代的作用。本文探讨了旅游外宣翻译在进一步推动齐鲁文化“走出去”战略中存在的问题及解决方法,顺应了形势发展的要求。

关键词：文化“走出去” 旅游文化外宣翻译

玉米木霉穗腐病接种方法及玉米新品种的抗性分析

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玉米科学 2024年第2期32卷 162-167页

作者：那明慧赵睿杰陈晓旭王作英高增贵丹东农业科学院辽宁凤城118100 沈阳农业大学植物保护学院沈阳110161

穗腐病是玉米的重要病害之一。近年来,由木霉Trichoderma spp.引起的穗腐病逐年加重。抗病玉米品种的选育和利用是控制穗腐病的经济、安全和有效措施。连续3年(2020-2022年)比较分析花丝喷雾法、花丝通道注射法、子粒注射法、牙签法等... 详细信息

穗腐病是玉米的重要病害之一。近年来,由木霉Trichoderma spp.引起的穗腐病逐年加重。抗病玉米品种的选育和利用是控制穗腐病的经济、安全和有效措施。连续3年(2020-2022年)比较分析花丝喷雾法、花丝通道注射法、子粒注射法、牙签法等接种方法对玉米木霉穗腐病抗性鉴定效果。结果表明,花丝通道注射法发病强度适中,能使不同品种在人工接种后表现出不同水平的抗性反应,较适用于玉米抗木霉穗腐病鉴定接种,是一种比较理想、容易操作的接种方法。2021-2022年鉴定的玉米新品种中,对木霉穗腐病表现高抗、抗性、中抗、感病和高感的品种分别占2.6%、13.6%、26.0%、44.4%和13.4%。

关键词：玉米木霉穗腐病接种抗性鉴定

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全面提升海南自贸港国际传播效能论析

海南大学学报（人文社会科学版） 2024年第3期42卷 138-147页

作者：杨威上官望海南师范大学马克思主义学院海南海口571158 广东技术师范大学党委办公室广东广州510665

新形势下全面提升海南自贸港国际传播效能,既要科学研判国际国内环境,明确“三区一中心”战略定位下自贸港国际传播面临的新机遇和新挑战;又要充分借鉴世界其他综合型自贸港的典型经验,把握“一本三基四梁八柱”新战略框架下自贸港国际... 详细信息

新形势下全面提升海南自贸港国际传播效能,既要科学研判国际国内环境,明确“三区一中心”战略定位下自贸港国际传播面临的新机遇和新挑战;又要充分借鉴世界其他综合型自贸港的典型经验,把握“一本三基四梁八柱”新战略框架下自贸港国际传播独具的发展潜力和竞争优势。海南自贸港国际传播是一项系统工程,效能提升又是其中最为关键却又最难解决的组成部分。为此,通过分析新形势下海南自贸港国际传播存在于体系建构、特色凸显、实效评估和风险防范等多方面的核心问题,明确海南自贸港探索平台化突围、创新全球化表达、凸显人文性内涵的发展路向,并从扩大“朋友圈”、挖掘“故事流”、打造“自贸港IP”等多重维度探寻具体、可行的优化路径。

关键词：海南自贸港国际传播效能提升