简介:摘要:Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention mechanism)的深度神经网络,这一机制原先用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表示能力的启发,研究人员提出将Transformer扩展到细粒度图像分类任务中。与卷积网络和循环网络等其他网络类型相比,基于Transformer的模型在各种视觉领域上能获得更好的性能,因此非常具有竞争力。本文首先将简要介绍Transformer的原理与其各个组成部分;其次,文章从细粒度图像分类的角度介绍相应Transformer的应用;最后本文将介绍Transformer在应用到CV领域时依然存在的不足以及未来可能的研究方向。
简介:摘要:随着我国经济的不断发展,对油田的开采越来越多,我国的一些老油田已经进入了开发的中后期.经过长时间的开采,导致了老油田的地层供液不足,开采时需要采取注水或注聚合物的开发方式进行开采,来实现油井的产量稳定甚至增长的生产需求.在油田开采的过程中,使用注水开发技术的重要设备是油田注水系统泵,油井的产量的多少取决于油田注水系统泵的运行是否正常.但是油田注水系统泵经过长时间的使用,很容易出现各种各样的故障.为了保障油田的生产,提升油田的经济效益,我们要快速的判断油田注水系统泵的工作状态,对故障及时的进行发现及判断,并采取有效措施,快速的对其进行维修,缩短油田注水系统泵的损坏时间,延长油田注水系统泵的使用寿命.本文就油田注水系统泵各环节存在的问题进行了分析总结,并提出了一系列排除办法,希望可以在提高泵站安全运行,促进油田注水系统泵正常工作等方面提供参考.
简介:摘要:随着科技的不断发展和应用范围的扩大,无人机在军事、农业、物流等领域的使用越来越多。无人机巡检技术是目前国内外研究的重要方向之一,其主要目的是通过对目标区域进行飞行拍摄图像获取信息,以达到对目标区域的监控与分析的目的。本文的主要工作是对无人机巡检数据进行精确定位及快速准确地分类算法的研究。首先介绍了无人机巡检系统的组成以及相关理论知识;然后针对无人机巡检系统中存在的问题进行了分析并提出了相应的解决方案;接着根据需求设计了一套无人机巡检数据快速准确分类软件,该软件能够实现对无人机巡检数据的快速准确分类,并且可以满足用户的需求。最后将软件进行测试验证,结果表明该软件具有较高的精度和鲁棒性,且能满足用户的要求。因此,该软件具有一定的实用价值。
简介:【摘要】长期以来,各种民航运输机场的分类一直是一个模糊的概念,无论是在民航行业内,还是在学术界,抑或是在大众传媒公共舆论的语境空间里面,各种分类名称一直是众说纷纭、莫衷一是。由于这个问题对于受众的价值并非像航空安全那样突出和重要,大家对此也是似懂非懂,不求甚解。本文试图从各种途径特别是结合各种政府出台的针对民航机场的法律法规的角度去探讨定义民航运输机场的各种分类,以期疑义相与析,正本清源。
简介:摘要:本文针对遥感影像的图像分类与地物识别问题展开研究,提出了一种基于深度学习算法的新型解决方案。首先,采用卷积神经网络(CNN)对遥感影像进行特征提取与学习,提高了图像分类的准确性和效率。其次,引入了多尺度和多模态数据融合技术,进一步提升了地物识别的精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在遥感影像分类与地物识别任务上取得了优异的性能,具有较强的实用性与推广价值。