作者单位
摘要
1 南京理工大学 能源与动力工程学院,南京 210094
2 火箭军工程大学 核工程学院,西安 710025
针对光学遥感图像因目标尺度差异大、目标分布密集和背景复杂所导致的检测效果不佳的问题,提出了一种融合多注意力机制的遥感目标检测方法。设计了一种自适应感受野大小的坐标注意力模块,以加强网络对多尺度目标特征的提取能力,提升网络对复杂背景下目标的定位效果。基于Swin Transformer自注意力机制模块改进了YOLOv5网络的预测头,增强了网络对密集分布目标的识别能力。在DOTA公开遥感图像数据集上进行训练与测试,实验对比结果表明,所提方法在检测精度上比YOLOv5网络提高了3.6%,且优于多类典型对比方法;在Nvidia GTX 1080Ti平台上检测速度达49 帧/s,证明该方法具有较好的实时检测能力。
光学遥感图像 目标检测 深度学习 注意力机制 感受野 多尺度 卷积神经网络 Optical remote sensing image Target detection Deep learning Attention mechanism Receptive field Multiscale Convolutional neural networks 
光子学报
2022, 51(12): 1210003
作者单位
摘要
Division of Physical Biology & Bioimaging Center, Shanghai Synchrotron Radiation Facility, Shanghai Institute of Applied Physics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China
Studying the activity of individual nanocata-lysts, especially with high spatiotemporal resolution of single-molecule and single-turnover scale, is essential for the understanding of catalytic mechanism and the design-ing of effective catalysts. Several approaches have been developed to monitor the catalytic reaction on single catalysts. In this review, we summarized the updated progresses of several new spectroscopic and microscopic approaches, including single-molecule .uorescence micro-scopy, surface-enhanced Raman spectroscopy, surface plasmon resonance microscopy and X-ray microscopy, for the study of single-molecule and single-particle catalysis.
nanocatalysis nanocatalysis single-molecule single-molecule fluorescence fluorescence surface-enhanced Raman surface-enhanced Raman localized surface plasmon reso-nance localized surface plasmon reso-nance X-ray X-ray 
Frontiers of Optoelectronics
2015, 8(4): 379

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