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    发布基于Orchard Core的友浩达科技官网

    2018.9.25 日深圳市友浩达科技有限公司发布基于Orchard Core开发的官网 http://www.weyhd.com/。 本篇文章为你介绍如何基于Orchard Core开发一个公司网站。Orchard Core是一个免费和开源的社区交流项目,致力于在ASP.NET Core平台开发应用程序和可重用性组件。它将创建用于ASP.Net Core应用和扩展的共享组件,以及修改这些组件以便使其应用于终端用户,脚本人员和开发者。如果您现在是.NET Core 跨平台的爱好者,想找一个基于ASP.NET Core开发的开源框架,Orchard Core是一个很不错的选择,Orchard Core是一个基于ASP.NET Core构建的可扩展与模块化设计的开源CMS系统,全部代码在GitHub上已开源,其中使用了很多框架和最佳实战,它的架构设计值学习 。

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    EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型(Pattern Recognition)

    显著目标检测(SOD)在计算机视觉领域得到了广泛的关注。但面临低质量的深度图,现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题,该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net),用于有效的RGB-D显性检测。具体来说,首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射,编码突出对象的粗略信息。然后利用得到的提示图经过深度增强模块来增强深度图,从而抑制噪声并锐化对象边界。最后,该文构造了分层聚合模块,用于融合增强后的深度图与RGB图像中提取的特征,以精确地检测突出对象。该文提出的EFNet利用增强和融合框架进行显着性检测,充分利用了RGB图像和深度图中的信息,有效地解决了深度图的低质量问题,显著提高了显着性检测性能。在五个广泛使用的基准数据集上的广泛实验表明,该方法在五个关键评价指标方面优于12种最先进的RGB-D显着性检测方法。

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    EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型(Pattern Recognition)

    显著目标检测(SOD)在计算机视觉领域得到了广泛的关注。但面临低质量的深度图,现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题,该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net),用于有效的RGB-D显性检测。具体来说,首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射,编码突出对象的粗略信息。然后利用得到的提示图经过深度增强模块来增强深度图,从而抑制噪声并锐化对象边界。最后,该文构造了分层聚合模块,用于融合增强后的深度图与RGB图像中提取的特征,以精确地检测突出对象。该文提出的EFNet利用增强和融合框架进行显着性检测,充分利用了RGB图像和深度图中的信息,有效地解决了深度图的低质量问题,显著提高了显着性检测性能。在五个广泛使用的基准数据集上的广泛实验表明,该方法在五个关键评价指标方面优于12种最先进的RGB-D显着性检测方法。

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