通过调整酒石酸钾钠与氢氧化钠的用量组合,对晋安区某垃圾渗滤液处理厂出口尾水氨氮测定的前处理方式进行优化实验。结果表明:当水样中钙、镁离子总浓度≤540 mg/L时,采用“加入1.2 mL 500 g/L酒石酸钾钠混匀后,再添加1 mL 250 g/L氢氧...通过调整酒石酸钾钠与氢氧化钠的用量组合,对晋安区某垃圾渗滤液处理厂出口尾水氨氮测定的前处理方式进行优化实验。结果表明:当水样中钙、镁离子总浓度≤540 mg/L时,采用“加入1.2 mL 500 g/L酒石酸钾钠混匀后,再添加1 mL 250 g/L氢氧化钠”的前处理方案,可有效掩蔽钙、镁等金属离子对氨氮测定的干扰,保障测定准确性。展开更多
开放世界目标检测(open world object detection,OWOD)的主要任务是检测已知类别和识别未知目标。此外,模型在下一个训练阶段中逐步学习已知新类。针对OW-DETR(open-world detection transformer)中未知类召回率偏低、密集目标与小目标...开放世界目标检测(open world object detection,OWOD)的主要任务是检测已知类别和识别未知目标。此外,模型在下一个训练阶段中逐步学习已知新类。针对OW-DETR(open-world detection transformer)中未知类召回率偏低、密集目标与小目标漏检等问题,提出了一种UBA-OWDT(UCSO,BiStrip and AFDF of open-world detection transformer)开放世界目标检测网络。针对未知类召回率偏低的问题,对未知类评分优化(unknown class scoring optimization,UCSO),将生成的浅层类激活图与聚合类激活图融合,获取细粒度特征信息,提高未知类的目标评分,进而提升未知类的召回率;针对小目标漏检问题,将双条状注意力(spatial attention based on strip pooling and strip convolution,BiStrip)应用于输入特征图,捕获长程依赖,保留目标精确的位置信息,增强感兴趣目标的表征,以检测小目标;针对密集目标漏检问题,采用自适应特征动态融合(adaptive feature dynamic fusion,AFDF),根据目标大小和形状,获得不同的感受野,动态分配注意力权重,关注目标的重要部分,融合不同层级的特征,以检测密集目标。在OWOD数据集的实验结果表明,未知类召回率增值范围在0.7~1.5个百分点,mAP增值范围在0.6~1.2个百分点,与现有的开放世界目标检测方法相比,在召回率偏低、密集目标与小目标漏检问题上具有一定的优势。展开更多
文摘通过调整酒石酸钾钠与氢氧化钠的用量组合,对晋安区某垃圾渗滤液处理厂出口尾水氨氮测定的前处理方式进行优化实验。结果表明:当水样中钙、镁离子总浓度≤540 mg/L时,采用“加入1.2 mL 500 g/L酒石酸钾钠混匀后,再添加1 mL 250 g/L氢氧化钠”的前处理方案,可有效掩蔽钙、镁等金属离子对氨氮测定的干扰,保障测定准确性。
文摘开放世界目标检测(open world object detection,OWOD)的主要任务是检测已知类别和识别未知目标。此外,模型在下一个训练阶段中逐步学习已知新类。针对OW-DETR(open-world detection transformer)中未知类召回率偏低、密集目标与小目标漏检等问题,提出了一种UBA-OWDT(UCSO,BiStrip and AFDF of open-world detection transformer)开放世界目标检测网络。针对未知类召回率偏低的问题,对未知类评分优化(unknown class scoring optimization,UCSO),将生成的浅层类激活图与聚合类激活图融合,获取细粒度特征信息,提高未知类的目标评分,进而提升未知类的召回率;针对小目标漏检问题,将双条状注意力(spatial attention based on strip pooling and strip convolution,BiStrip)应用于输入特征图,捕获长程依赖,保留目标精确的位置信息,增强感兴趣目标的表征,以检测小目标;针对密集目标漏检问题,采用自适应特征动态融合(adaptive feature dynamic fusion,AFDF),根据目标大小和形状,获得不同的感受野,动态分配注意力权重,关注目标的重要部分,融合不同层级的特征,以检测密集目标。在OWOD数据集的实验结果表明,未知类召回率增值范围在0.7~1.5个百分点,mAP增值范围在0.6~1.2个百分点,与现有的开放世界目标检测方法相比,在召回率偏低、密集目标与小目标漏检问题上具有一定的优势。
