目标检测是计算机视觉研究中的热门问题,其中加速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)对目标检测具有指导意义。针对Faster R-CNN算法在目标检测中准确率不高的问题,先对数据进行增强处理;然后对提取的特征图进行裁剪,利用双线性插值法代替感兴趣区域池化操作,分类时采用软非极大值抑制(Soft-NMS)算法。实验结果表明,该算法在PASCAL VOC2007、PASCAL VOC07+12数据集下的准确率分别为76.40%和81.20%,相较Faster R-CNN算法分别提升了6.50个百分点和8.00个百分点。没有进行数据增强的情况下,在COCO 2014数据集上的准确率相较Faster R-CNN算法提升了2.40个百分点。

综述了近年来, 特别是近两年来国内外透明Nd:YAG激光陶瓷的研究与应用情况, 重点对我国的透明Nd:YAG激光陶瓷研究近况进行了分析, 指出了透明Nd:YAG激光陶瓷是目前陶瓷研究的热点。提出了透明Nd:YAG激光陶瓷研究中尚存在的问题和我国在此领域中与国外研究的巨大差距。分析指出：我国研究透明Nd:YAG激光陶瓷的各个院所之间, 应该强强联合, 优势互补, 对该领域的理论和制备工艺进行更为深入的研究。