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有效地识别水下各种鱼类目标具有重要的实际意义和理论价值.鱼类生存环境复杂,由于海洋的极端条件,水下鱼类图像的分辨率低,且图像类间相似度高、类内差异性大,并受光照、角度、姿态等的影响较大,这些因素使得鱼类识别成为一项具有挑战的任务.针对这些难点,提出了一个能够有效进行细粒度鱼类图像分类的深度学习模型.该模型包含空间变换网络和双线性网络两部分,首先利用空间变换网络作为注意力机制,去除图像背景中复杂的干扰信息,选择图像中感兴趣的目标区域,简化后续分类;双线性网络通过融合两个深度网络的特征图提取图像的双线性特征,使得对目标中具有判别性的特定位置有较强的响应,从而识别种类,该模型可以进行端到端的训练.在公开的F4K数据集上,该模型取得了最好的性能,识别正确率为99.36%,较现有最好算法DeepFish提高0.56%,此外,发布了一个包含100类共6 358张图片的新的鱼类图像数据集Fish100,该模型在Fish100数据集上的识别正确率高出BCNN算法0.98%.多个数据集上的实验验证了模型的有效性与先进性.  相似文献   
2.
轮胎定型硫化机结构优化设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对轮胎定型硫化机设计中的实际工程需求,将结构有限元分析技术与优化方法相结合,以硫化机的主要部件横梁为例,研究了硫化机的结构拓扑优化设计和结构尺寸优化设计,讨论了其中的一些关键技术,包括应力和位移约束下连续体结构的拓扑优化、基于离散变量的结构优化设计和敏度分析,工程生产实际应用验证了所述方法的有效性。  相似文献   
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