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基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2022年第9期55卷 953-964页

作者：李锵赵启蒙关欣天津大学微电子学院天津300072

胸部疾病严重威胁人类健康,及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义.胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断,但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性,现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较... 详细信息

胸部疾病严重威胁人类健康,及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义.胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断,但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性,现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题.针对以上问题,提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法.将动态卷积模块加入密集连接网络,在不显著增加网络模型尺寸的前提下,增强网络对多尺度信息的特征提取能力,在提升分类准确度的同时保持高效推理;使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数,通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数,从而增强网络的泛化能力;提出加权焦点损失函数,在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子,使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重,增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度,进而优化整体性能;对数据加载方式进行优化,增大批数据处理量以提升批归一化效果;在测试阶段使用测试时数据增强策略,综合分析多个维度的分类结果,提高分类的准确性与鲁棒性.在chest X-ray14数据集上的实验结果表明,在密集连接网络中加入动态卷积模块、Meta-ACON激活函数、加权焦点损失函数并在实验时优化数据加载方式、使用测试时数据增强策略的算法对14种胸部疾病分类的平均受试者工作特征曲线下面积(area under receiver operating characteristic curve,AUC)值达到0.8361,针对单个疾病标签的AUC值最高可达0.9534,高于目前6种先进算法.实验结果表明,基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法具有分类准确度高、模型鲁棒性强等优势,可良好地适用于胸部X光片疾病分类任务.

关键词：胸部X光片疾病分类密集连接网络动态卷积 ACON激活函数加权焦点损失函数

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变工况下动态卷积域对抗图神经网络故障诊断

哈尔滨工程大学学报 2024年第7期45卷 1406-1414页

作者：王桐王晨程邰宇欧阳敏陈立伟哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001 黑龙江省政务大数据中心黑龙江哈尔滨150028

针对基于无监督域自适应故障诊断方法忽略了域间数据结构信息、传统域对齐平均最大差异法全局泛化能力差等问题,本文提出一种基于无监督域自适应理论的动态卷积域对抗图神经网络故障诊断模型,分别通过对数据的类别标签、域标签和数据结... 详细信息

针对基于无监督域自适应故障诊断方法忽略了域间数据结构信息、传统域对齐平均最大差异法全局泛化能力差等问题,本文提出一种基于无监督域自适应理论的动态卷积域对抗图神经网络故障诊断模型,分别通过对数据的类别标签、域标签和数据结构信息进行建模。通过分类器和域鉴别器分别建模类别标签和域标签,通过图神经网络将数据结构信息嵌入到实例图节点中,利用高斯Wasserstein距离来度量不同领域的实例图之间的差异。本文对比了不同工况下共14种迁移任务在各模型下故障识别的准确率。实验结果表明:基于动态卷积的域对抗图神经网络模型在变工况下的故障诊断效果均优于其他对比模型,且模型性能稳定。

关键词：无监督域自适应动态卷积域对抗图神经网络图生成高斯Wasserstein距离故障诊断变工况

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动态卷积YOLOv5的视频火焰检测算法

测绘科学 2023年第4期48卷 106-118页

作者：周兴华陈西江羊海东花向红黄长军浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院) 杭州310017 浙江省水利防灾减灾重点实验室杭州310020 武昌理工学院人工智能学院武汉430223 武汉理工大学安全科学与应急管理学院武汉430079 武汉大学测绘学院武汉430070 湖南城市学院市政与测绘工程学院湖南益阳413000

针对传统火灾检测系统容易受地理空间的影响,且现有的深度学习方法对动态火灾的检测能力较弱等问题,该文提出了一种动态卷积YOLOv5视频火焰多尺度目标检测算法。采用K-means++算法优化了anchor box聚类,降低了分类结果的误差。基于动态... 详细信息

针对传统火灾检测系统容易受地理空间的影响,且现有的深度学习方法对动态火灾的检测能力较弱等问题,该文提出了一种动态卷积YOLOv5视频火焰多尺度目标检测算法。采用K-means++算法优化了anchor box聚类,降低了分类结果的误差。基于动态卷积思想,采用剪枝方法对YOLOv5 Neck和Head的网络头进行了剪枝,降低了模型大小,实现了视频火灾的动态实时准确检测。基于不同火灾监控视频的实验结果表明,该文方法不仅可以有效地对地面监控视频中的火灾点进行检测,还能够对无人机上监控视频中的火灾点进行检测。研究结果可以应用于基于视频的不同场景的火灾检测,从而达到对现有火灾检测系统补充的作用。

关键词： YOLOv5 火灾检测深度学习目标识别动态卷积

结合动态卷积和三重注意力机制的高光谱图像分类

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激光与光电子学进展 2022年第10期59卷 331-341页

作者：王爱丽刘美红薛冬吴海滨赵蓝飞岩堀祐之哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080 中部大学计算机科学学院日本爱知487-8501

考虑到高光谱图像训练样本数量有限及高光谱维度对分类精度的影响,提出了一种结合动态卷积和三重注意力机制(TA)的高光谱分类算法。首先,采用主成分分析(PCA)去除光谱冗余,并将处理后的数据输入改进的残差网络中。然后,在残差网络中引... 详细信息

考虑到高光谱图像训练样本数量有限及高光谱维度对分类精度的影响,提出了一种结合动态卷积和三重注意力机制(TA)的高光谱分类算法。首先,采用主成分分析(PCA)去除光谱冗余,并将处理后的数据输入改进的残差网络中。然后,在残差网络中引入动态卷积,利用动态卷积核提取深度精细化特征,并利用TA模型实现跨维度信息交互,关注更重要的高光谱空间-光谱特征,降低无用信息的影响。最后,使用Softmax全连接层实现对高光谱图像的分类。在Pavia University、Kennedy Space Center、Salinas 3个公开数据集上与其他6种分类算法进行了比较,实验结果表明,所提算法的分类效果最优,总体分类精度分别达到了97.49%、94.21%、98.65%。

关键词：机器视觉高光谱图像分类残差网络动态卷积三重注意力机制跨维度信息

基于旋转分量和动态卷积的复杂电能质量扰动分类

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武汉大学学报（工学版） 2024年第11期57卷 1659-1668页

作者：何昊董优丽周寿湖赵伟哲李佳国网江西省电力有限公司电力科学研究院江西南昌330096 湖北工业大学新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心湖北武汉430068 国网江西省电力有限公司江西南昌330096

新能源发电功率的波动性及大量电力转换器、无功功率设备等的广泛应用,使得电网电能质量扰动波形复杂难辨,特别是所引发的频率偏差扰动、间谐波扰动严重影响了现有电能质量的分类。为此,提出了一种基于旋转坐标特征和动态卷积网络的分... 详细信息

新能源发电功率的波动性及大量电力转换器、无功功率设备等的广泛应用,使得电网电能质量扰动波形复杂难辨,特别是所引发的频率偏差扰动、间谐波扰动严重影响了现有电能质量的分类。为此,提出了一种基于旋转坐标特征和动态卷积网络的分类方法。首先,通过dq变换将扰动信号变换到旋转坐标系,消除其正弦背景,获得具有辨识度的包括传统扰动、频率偏差扰动和间谐波扰动的畸变特征;接着,设计了一种多尺度特征提取网络,利用一维动态卷积模块的多尺度特性分别捕获原始信号和dq分量的短时特征和趋势特征;最后,将特征图合并,使用深度卷积模块进行特征提取,实现复杂扰动信号的多标签分类。实验结果表明,所提方法不仅能有效识别含频偏和间谐波的复合扰动,还能大幅提升对其他扰动信号的分类能力。

关键词：电能质量扰动动态卷积 dq变换多标签分类

用于文本情感极性分析的动态卷积神经网络超限学习算法

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北京工业大学学报 2017年第1期43卷 28-35页

作者：贾熹滨李宁靳亚北京工业大学计算机学院北京100124

为改善动态卷积神经网络在文本情感分类方法中的泛化能力,提出了一种动态卷积超限学习算法.对动态卷积神经网络的输出层加以改进,使用浅层随机神经网络替代全连接层,利用参数随机生成的扰动性能,降低分类端对训练样本的依赖,避免过拟合... 详细信息

为改善动态卷积神经网络在文本情感分类方法中的泛化能力,提出了一种动态卷积超限学习算法.对动态卷积神经网络的输出层加以改进,使用浅层随机神经网络替代全连接层,利用参数随机生成的扰动性能,降低分类端对训练样本的依赖,避免过拟合,提升分类性能.在公共数据集上的实验证明:相对改进前的动态卷积学习算法以及超限学习机,所提出的方法在准确率、F1测度等多个标准指标上均体现了更优的分类性能.

关键词：文本情感分类动态卷积超限学习机动态卷积超限学习算法

融合动态卷积和注意力机制的多层感知机语音情感识别

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计算机科学与探索 2024年

作者：张雨萌张欣高谋赵虎林对外经济贸易大学外国语学院中国人民解放军总医院研究生院统计学与流行病学教研室中国人民解放军总医院第一医学中心神经外科医学部

语音情感识别技术通过分析语音信号推断说话者情绪，增强人机交互的自然性和智能性。然而，现有模型往往忽视时频语义信息，影响识别准确性。为此，提出了一种融合动态卷积与注意力机制的多层感知机模型，显著提高了情感识别的准确度及... 详细信息

语音情感识别技术通过分析语音信号推断说话者情绪，增强人机交互的自然性和智能性。然而，现有模型往往忽视时频语义信息，影响识别准确性。为此，提出了一种融合动态卷积与注意力机制的多层感知机模型，显著提高了情感识别的准确度及信息利用效率。首先，将输入的语音信号转化为梅尔频谱图，捕捉信号细节变化，更贴切地反映人类对声音的感知，为后续特征提取奠定了基础。接着，通过词元化处理将梅尔频谱图转化为词元，降低了数据的复杂性。然后，借助动态卷积与分离注意力机制高效提取关键的时频特征。一方面，动态卷积能够适应不同时间和频率上的尺度变化，优化了特征捕捉效率；另一方面，分离注意力机制增强了模型对关键信息的聚焦能力，有效提升了模型对特征的表达能力。结合动态卷积与分离注意力机制的优势，该模型能够更加充分地提取关键声学特征，从而实现了更高效、更精准的情感识别。在RAVDESS、EmoDB和CASIA三个语音情感数据库上的测试显示，模型识别准确率显著优于现有技术，达到86.11%、95.33%和82.92%。这验证了模型在复杂情感识别任务的高效性和准确性，以及动态卷积和注意力机制的有效性。

关键词：语音情感识别梅尔频谱图多层感知机动态卷积注意力机制

基于可迁移注意力和动态卷积的滚动轴承跨工况故障诊断方法

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轴承 2024年第2期 82-88页

作者：王煜伟朱静史曜炜邓艾东国家能源集团谏壁发电厂江苏镇江212006 河南科技大学车辆与交通工程学院河南洛阳471000 东南大学能源与环境学院南京210000

为克服跨工况场景中数据分布差异导致的传统深度学习模型泛化性能降低问题,基于领域自适应理论提出了一种结合可迁移注意力和动态卷积的滚动轴承跨工况故障诊断方法(TADAN)。TADAN的核心思想是在学习丰富互补的多尺度特征基础上量化不... 详细信息

为克服跨工况场景中数据分布差异导致的传统深度学习模型泛化性能降低问题,基于领域自适应理论提出了一种结合可迁移注意力和动态卷积的滚动轴承跨工况故障诊断方法(TADAN)。TADAN的核心思想是在学习丰富互补的多尺度特征基础上量化不同尺度特征的可迁移性并对其进行差异性强化和融合,以提高所学特征表示的可迁移性和模型的适用性,从而学习到富含判别故障信息的领域不变的诊断知识,在无监督目标域中实现高性能诊断。公开轴承数据集上大量诊断任务的试验结果表明,基于动态卷积的多尺度特征提取器可以提取更丰富的特征并提高模型的自适应能力,可迁移计算模块可促进领域不变特征的学习并降低负迁移风险,TADAN比SCNN,MCNN,DAN等方法的故障诊断准确率更高。

关键词：滚动轴承故障诊断迁移学习特征提取动态卷积变工况注意力机制

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基于全维动态卷积的无人机航拍图像轻量化目标检测

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计算机应用与软件 2024年第5期41卷 158-165,182页

作者：魏仁干丰霜孔华锋湖北汽车工业学院汽车工程师学院湖北十堰442000 武汉商学院信息工程学院湖北武汉430000

针对传统无人机航拍图像目标检测中出现的模型体积大、检测准确率低等问题,提出一种轻量化的无人机航拍图像目标检测算法。以YOLOv5s为基础,增加小目标检测层,采用全维动态卷积替换普通卷积,减少了参数量。使用跨层跨尺度的加权特征融合... 详细信息

针对传统无人机航拍图像目标检测中出现的模型体积大、检测准确率低等问题,提出一种轻量化的无人机航拍图像目标检测算法。以YOLOv5s为基础,增加小目标检测层,采用全维动态卷积替换普通卷积,减少了参数量。使用跨层跨尺度的加权特征融合,并引入FasterNet模块,加强特征提取能力。使用动态标签分配策略,显著提升检测精度。实验结果表明,提出的算法在准确率和模型体积方面优于原YOLOv5s算法,可以更高效地完成无人机航拍图像的目标检测任务。

关键词：航拍图像目标检测动态卷积特征融合标签分配