-
题名明式硬木家具用材之道
被引量：10
- 1
-
-
作者
牛晓霆
曲晨阳
翟伟民
-
机构
东北林业大学材料科学与工程学院
黑龙江科学技术出版社
-
出处
《家具与室内装饰》
2012年第9期82-85,共4页
-
基金
黑龙江省教育厅人文社会科学项目(12514035)
-
文摘
明式硬木家具的制作对于用材的选择是十分注重的,并以用材的精选、考究著称于世。本文从因材施艺、顺性而用两个方面,以按质择工、巧用色、善用纹、顺木性四个角度为切入点论证了明式硬木家具用材艺术的科学性和内在原则。这对于明清硬木家具制作技艺的传承具有一定的现实意义和借鉴价值。
-
关键词
明式
硬木
家具
用材
使用原则
-
Keywords
Ming Style； Hardwood； Furniture； Materials； Using Principle
-
分类号
TS664.02
[轻工技术与工程]
-
-
题名改进YOLOv5s的复杂交通场景下目标检测算法
被引量：7
- 2
-
-
作者
卫策
吕进
曲晨阳
-
机构
长安大学信息工程学院
-
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第2期121-130,共10页
-
文摘
针对在实际的交通道路目标检测中,存在着小目标检测精度低,遮挡目标容易出现漏检误检等问题,提出了一种改进的YOLOv5s道路目标检测算法YOLOv5s-OEAG。将YOLOv5s的标签分配策略更换为效率更高的OTA标签分配策略,提高模型的检测精度与泛化能力;提出了一种轻量化的解耦预测头对不同尺寸的特征层进行分类任务与回归任务的解耦,提高模型对道路中小目标的检测能力;将原始模型中的最近邻插值上采样模块替换为轻量级通用上采样CARAFE模块,有助于更好地保留图像中的细节信息,提高模型的精度;提出了一种新的C3模块GMC3,在减小模型计算量的同时提高模型捕获特征的能力;为了提高模型的泛化能力,对KITTI数据集进行了扩充,增加了小目标的数量。实验结果表明,改进后的模型在经过扩充后的KITTI数据集的mAP达到了90.4%,比原始模型的精度提高了2.8%;FPS为75,满足实时性的要求,在一定程度上提高了对复杂交通场景的适应能力。
-
关键词
目标检测
YOLOv5s
深度学习
轻量化解耦头
CARAFE上采样
-
Keywords
object detection
YOLOv5s
deep learning
lightweight decoupled head
CARAFE upsampling
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
