摘要：目前目标检测技术虽然已经趋于成熟,但是对遥感图像的检测仍存在不少挑战。针对遥感图像的背景复杂、目标尺度差异大、目标方向任意等特点造成目标检测精度低下的问题,提出一种基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法。首先,构建一种联合注意力的多尺度特征增强网络,充分融合高低层特征,使特征层具有语义信息的同时包含丰富的细节信息,并在融合过程中利用设计的特征聚焦模块帮助模型选择关键特征,抑制无关信息。其次,使用感受野模块(RFB)对融合后的特征图进行更新,扩大特征图的感受野,减少特征信息损失。最后,对目标增加旋转角度,并采用圆形平滑标签将回归问题转化成分类问题,提高遥感目标定位的准确性。在用于航拍图像目标检测的大规模数据集(DOTA)上的实验结果表明,与YOLOv5算法相比,所提算法的交并比(Io U)为0.5和0.5~0.95时的平均精度均值(m AP@0.5和m AP@0.5∶0.95)分别提高了7.3和3.3个百分点,能够明显提高复杂背景下遥感图像目标的检测精度,并改善对遥感目标的漏检和误检情况。

摘要：随着国有企业各项改革的持续推进,旧有的工资体系和工资制度不能适应企业内外部环境的要求,逐渐成为制约国有企业发展的桎梏,这在国有生产型企业中表现较为突出。本文运用薪点制这一先进的薪酬设计理念,结合国有生产型企业的特点,分析了国有生产型企业在改革期引入新型工资制度时面临的主要问题,并针对这些问题提出了相应的对策与设计技巧,为国有生产型企业的薪酬改革实践提供了方法引导和工具支持。