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深度学习模型中的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)常被用作合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中多目标船舶的检测。针对复杂场景下多目标船舶检测问题,提出了一种基于改进锚点框的FPN模型。首先将特征金字塔模型嵌入传统的RPN(Region Proposal Network)并映射成新的特征空间用于目标检测,然后利用基于形状相似度距离(Shape Similar Distance,SSD)度量的Kmeans聚类算法优化FPN的初始锚点框,并使用SAR船舶数据集测试。实验结果表明,所提算法目标检测精确率达到98.62%,在复杂场景下与YOLO、Faster RCNN、FPN based on VGG/ResNet等模型进行对比,模型准确率提高,整体性能更好。 相似文献
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《会计研究》2017,(7)
本文以2003-2014年中国A股上市公司年度数据为样本,研究了金字塔集团不同层级公司成本粘性差异及其成因。结果发现:公司距离最终控制人的层级数(下文简称金字塔层级)越多,成本粘性程度越高,此关系在公司融资约束程度较低、管理层不持有公司股份、股权集中度较低时更加明显,此关系在公司收入持续下降时无显著变化;中介机制分析表明,金字塔层级增加会通过增加管理费用率、过度投资而提高成本粘性。这些结果说明,金字塔层级增加是通过恶化管理层代理问题而提高了成本粘性,没有证据表明金字塔层级通过影响资源调整成本和管理层乐观主义而提高了成本粘性。本文既丰富了成本粘性影响因素方面的研究,也丰富了金字塔集团经济后果方面的研究。 相似文献
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