为了研究高压脉冲电场对毛发染色效果的影响,试验以18~28岁年龄段人群的黑色头发和染发剂为试材,以染发后毛发的RGB(red green blue)模型提取值作为响应值,并采用等响应面试验法设计试验,以构建和分析高压脉冲电场的电场强度、脉冲宽度...为了研究高压脉冲电场对毛发染色效果的影响,试验以18~28岁年龄段人群的黑色头发和染发剂为试材,以染发后毛发的RGB(red green blue)模型提取值作为响应值,并采用等响应面试验法设计试验,以构建和分析高压脉冲电场的电场强度、脉冲宽度以及脉冲个数对毛发染色效果影响的数学模型和机理。试验结果表明:高压脉冲电场同时处理头发和染发剂后最高可提升RGB参数中的蓝色通道值B为3.7%,对应的最优化工艺化参数为:电场强度1125 V/mm、脉冲宽度175μs、脉冲个数52个。因此,高压脉冲电场对头发和染发剂进行处理后再进行染色可改善着色效果,并为毛发染色工艺优化奠定一定基础。展开更多
针对原始SSD(Single Shot Multibox Detector)算法未充分利用各特征层之间关系导致浅层特征层缺乏小目标语义信息的问题,为了提高对小目标的检测能力,提出了一种结合PANet多尺度特征融合网络和自上向下特征融合路径的TTB-SSD(Top to Bot...针对原始SSD(Single Shot Multibox Detector)算法未充分利用各特征层之间关系导致浅层特征层缺乏小目标语义信息的问题,为了提高对小目标的检测能力,提出了一种结合PANet多尺度特征融合网络和自上向下特征融合路径的TTB-SSD(Top to Bottom SSD)改进算法。首先,使用PANet多尺度特征融合网络对特征进行反复提取,从而获得丰富的多尺度语义信息;然后,使用一种深层特征融合模块将浅层特征层的空间信息传递到深层特征层,进而更准确地对小目标进行定位;最后,为了增强浅层特征层的语义信息,构造了自上向下的特征融合路径,从而强化浅层对小目标检测的准确率。实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试集检测的mAP(Mean Average Precision)值达到80.5%,对目标的mAP较原始SSD提高了5.7%,证明了该算法对小目标检测的有效性。展开更多
文摘为了研究高压脉冲电场对毛发染色效果的影响,试验以18~28岁年龄段人群的黑色头发和染发剂为试材,以染发后毛发的RGB(red green blue)模型提取值作为响应值,并采用等响应面试验法设计试验,以构建和分析高压脉冲电场的电场强度、脉冲宽度以及脉冲个数对毛发染色效果影响的数学模型和机理。试验结果表明:高压脉冲电场同时处理头发和染发剂后最高可提升RGB参数中的蓝色通道值B为3.7%,对应的最优化工艺化参数为:电场强度1125 V/mm、脉冲宽度175μs、脉冲个数52个。因此,高压脉冲电场对头发和染发剂进行处理后再进行染色可改善着色效果,并为毛发染色工艺优化奠定一定基础。
文摘针对原始SSD(Single Shot Multibox Detector)算法未充分利用各特征层之间关系导致浅层特征层缺乏小目标语义信息的问题,为了提高对小目标的检测能力,提出了一种结合PANet多尺度特征融合网络和自上向下特征融合路径的TTB-SSD(Top to Bottom SSD)改进算法。首先,使用PANet多尺度特征融合网络对特征进行反复提取,从而获得丰富的多尺度语义信息;然后,使用一种深层特征融合模块将浅层特征层的空间信息传递到深层特征层,进而更准确地对小目标进行定位;最后,为了增强浅层特征层的语义信息,构造了自上向下的特征融合路径,从而强化浅层对小目标检测的准确率。实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试集检测的mAP(Mean Average Precision)值达到80.5%,对目标的mAP较原始SSD提高了5.7%,证明了该算法对小目标检测的有效性。
