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Transformers with Off-Nominal Turns Ratios01:25

Transformers with Off-Nominal Turns Ratios

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In scenarios involving parallel transformers with disparate ratings, developing per-unit models requires accommodating off-nominal turns ratios. This situation arises when the selected base voltages are not proportional to the transformer’s voltage ratings. Consider a transformer where the rated voltages are related by the term a. If the chosen voltage bases satisfy a relationship involving term b, term c is defined as the ratio of these bases. This ratio is then substituted into the...
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The Ideal Transformer01:26

The Ideal Transformer

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In single-phase two-winding transformers, two windings are coiled around a magnetic core characterized by cross-sectional area A and magnetic permeability μ. A phasor current i1 enters the left winding while i2 exits the right winding, establishing the fundamental working of the transformer through electromagnetic principles.
Ampere's Law forms the basis of understanding the magnetic field within the transformer. It states that the integral of the magnetic field intensity's tangential...
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Un transformador de detección de objetos pequeños reparametrizado y eficiente para imágenes térmicas infrarrojas

Canhao Guo1,2, Peidong Luo1,2, Zhixing Ma1,2

  • 1School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University, Shenzhen, 518118, China.

Scientific reports
|December 24, 2025
PubMed
Resumen

Este estudio presenta PWL-RTDETR, un marco eficiente basado en Transformer para la detección de objetos pequeños en imágenes infrarrojas. Logra alta precisión y reduce la carga computacional, lo que lo hace ideal para el despliegue en tiempo real en plataformas con recursos limitados como Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV).

Palabras clave:
Detección de objetos pequeños infrarrojosModelo ligeroPoda de modelosReparameterizaciónTransformerUAVConvolución Wavelet

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Published on: April 21, 2023

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Área de la Ciencia:

  • Visión por Computadora
  • Inteligencia Artificial
  • Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

  • La detección de objetos pequeños en imágenes térmicas infrarrojas es un desafío debido al bajo contraste y la textura limitada.
  • El despliegue en plataformas de borde como los Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) enfrenta restricciones computacionales.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un marco eficiente basado en Transformer para la detección de objetos pequeños infrarrojos.
  • Abordar las limitaciones computacionales para el despliegue en tiempo real en plataformas con recursos limitados.

Principales métodos:

  • Se propuso el marco PWL-RTDETR que presenta un Bloque de Reparameterización de Convolución Parcial (PConvRep-Block) para una computación eficiente.
  • Se introdujo WTRCSPNeck, una arquitectura de cuello ligera con CNCSPELAN y WTConv para una agregación mejorada de características multiescala.
  • Se implementó la Poda basada en Magnitud Adaptativa por Capa para la compresión y esparsificación del modelo.

Principales resultados:

  • PWL-RTDETR demostró una precisión superior en comparación con los modelos de vanguardia en los conjuntos de datos infrarrojos HIT-UAV y LLVIP.
  • Se lograron reducciones significativas en los parámetros del modelo y las Operaciones de Punto Flotante (FLOPs).
  • El modelo demostró ser adecuado para aplicaciones en tiempo real en entornos con recursos limitados.

Conclusiones:

  • PWL-RTDETR ofrece una solución eficaz para la detección precisa y eficiente de objetos pequeños en imágenes infrarrojas.
  • La eficiencia y precisión del marco lo hacen viable para tareas de percepción en tiempo real en dispositivos de borde como los UAV.