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快速掌握ANSYS Q3D Extractor：一份简明教程的全面解析

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ANSYS_Q3D仿真激光发射的寄生电感

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1 仿真准备资料 Ansys Q3D软件 2022.R2版本。 仿真所用的原理图是一个激光驱动电路，电路的原理图是利用谐振放电的方式，寄生电感的大小在谐振放电回路中非常的关键，如果想要电容的电要放的足够的快，那么寄生电感就要足够的小&a…
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ANSYS Q3D Extractor 简明教程

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Qt开发技术：Q3D图表开发笔记（四）：Q3DSurface三维曲面图颜色样式详解、Demo以及代码详解

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使用Altium Designer与Ansys Q3D提取PCB寄生参数

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前言 随着碳化硅(SiC)和氮化镓(GaN)的应用越来越广泛，在设计PCB时考虑杂散参数越来越重要。提取杂散参数目前主要依赖有限元仿真软件，但我相信许多像我一样的新手并没有时间和精力去学透一款有限元软件，而且我们只需要提取参数做一个参考即可…
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Q3D4.3版CGR与X导出插件的详细解析

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本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文详细探讨了在计算机图形学和三维建模中广泛使用的Q3D4.3软件的CGR和X导出插件。CGR是Q3D的默认格式，保存模型的完整信息，而X文件格式适用于游戏开发。导出插件使得用户能够跨软件共享…
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Q3D学习——AC电感/DC电感

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在ANSYS Q3D的set up界面存在这样的选项：（1）AC R/L （2）DC R/L 这很奇怪，电感还分直流电感和交流电感？了解了一下，这里是将电感和感抗的含义弄混了，电感（Induc…
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Qt开发技术：Q3D图表开发笔记（一）：Q3DScatter三维散点图介绍、Demo以及代码详解

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深入浅出之RPN网络

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一、RPN的提出背景 在当时（2016年），先进的目标检测网络如SPPnet、Fast R-CNN提出后，减少了目标识别任务的计算时间，使得区域候选成为了计算瓶颈。当时已有的区域候选算法：Selective Search, SS仅能做到2s完…
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SiamRPN论文笔记

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SiamRPN论文阅读笔记 什么是RPNAbstractIntroduction现代跟踪器分类基于相关滤波器使用深度特征本文观点取得先进性能的原因贡献 相关工作基于孪生网络结构的跟踪器检测中的RPNOne-shot learning SiamRPN框架孪生特征提取子网络区域提议子网络训练阶段：端到端的训练…
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RPN（Region Proposal Network）和 Anchor 理解

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介绍 上一篇博客介绍了Fast RCNN中的ROI Pooling原理，网络只需一次特征提取过程，不同尺寸的候选框映射到feature map对应位置上，经过该结构后可变成相同大小的特征向量作为全连接层的输入。但是对于候选框的选取仍然保留了RCNN中的Selective Search策略，这显然限制了网络的…
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对RPN网络的理解

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文章只是粗浅理解，并不详细，可能有不准确的地方，敬请指正 0. 概述 RPN， Reigion Proposal Network， 中文名称为候选区域提取网络，最早在faster RCNN一文中提出，用于提取目标候选框。 1. 产生…
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区域推荐网络RPN

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Region Proposal Network RPN的实现方式：在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的滑窗（论文中作者选用了n3，即3*3的滑窗）生成一个长度为256（对应于ZF网络）或512（对应于VGG网络）维长…
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MaskRCNN RPN网络分析

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在每个锚生成5种大小和3种形状的候选框&#xff08;每层特征对应一种大小&#xff0c;每个锚点对应3种形状&#xff09;。并进行两层卷积后&#xff0c;做前景与背景的分类&#xff0c;与候选框的偏移量回归。与目标重叠> 0.7则为前景&#xff0c;与目标重叠< 0.3则为背…
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转：FRCNN之RPN结构详解

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图没了&#xff0c;大家可以移步原文网址&#xff0c;之前放在最后的。。。 https://www.jianshu.com/p/ab1ebddf58b1 一、资源提供&#xff1a; 论文链接 Faster R-CNN Towards Real-Time Object&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf tensorflow源码链接&…
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rpn产生proposals_图解 Faster RCNN amp; RPN

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点击上方蓝字 关注我们！ 1 简介虽然Fast R-CNN 相较 R-CNN 已经有了很大的进步，但是 Fast R-CNN 仍然存在一个瓶颈，就是在使用选择性搜索 region proposals 的过程较慢。因此需要寻找一个能够提供少于2000个 region proposals，比选择性搜索 region proposals 速度更快、精度…
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机器学习18:RPN区域候选网络

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机器学习18:RPN区域候选网络&#xff08;转载和整理&#xff09; RPN区域候选网络是Faster R-CNN对Fast R-CNN在提取候选区域的时候所做的改进&#xff0c;在上一篇整理Faster R-CNN的时候读了很多关于RPN的文章和资料&#xff0c;只是粗略了解了RPN的功能、优势、创新点等&…
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RPN遇到的坑

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RPN的作用在于较为准确的选择前300个推荐框，前2篇论（RCNN,Fast-RCNN）用的是Selective Search方法, 贪婪地合并基于低层次特征的像素，产生2000个推荐框，效率低。本文主要讲解RPN网络层及其损失函数，遇到过的坑和疑惑的地方在这里记录一下，便于今后回顾。涉及到的内容过多…
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