检索结果-南通市图书馆

软件 2024年第5期45卷 1-6,67页

作者：王雨萌吴呈瑜浙江理工大学信息科学与工程学院浙江杭州310018

马铃薯叶部病害的准确检测和识别对于精准防治病虫害至关重要,能够有效提高马铃薯产量,但由于马铃薯叶部的早疫病和晚疫病在早期表现上非常相似,很难区分。为了更准确地对马铃薯叶部病害进行检测识别,本文提出了一种基于位置编码和并行... 详细信息

马铃薯叶部病害的准确检测和识别对于精准防治病虫害至关重要,能够有效提高马铃薯产量,但由于马铃薯叶部的早疫病和晚疫病在早期表现上非常相似,很难区分。为了更准确地对马铃薯叶部病害进行检测识别,本文提出了一种基于位置编码和并行注意力机制的Conv Ne Xt模型。首先对数据集进行位置编码预处理,使网络模型无需加载预训练权重即可获取病害部位的位置信息,提高学习能力;其次针对不同病害空间分布位置不同以及形态特征的细微差异,添加并行注意力机制bam模块增强对病害特征的提取能力。实验结果表明:优化后的ConvNeXt模型能够准确检测并对不同病害进行分类识别,较原ConvNeXt模型Top-1准确率最高提高约5个百分点,能够满足目前马铃薯叶部病害准确识别方面的需求,有良好的鲁棒性,可以泛化在其他植物种类上。

关键词：马铃薯叶部病害 ConvNeXt模型位置编码 bam注意力机制

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结合深度学习与注意力机制的墙体安全检测模型

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安全与环境学报 2022年第1期22卷 8-15页

作者：唐东林吴续龙周立宋一言秦北轩西南石油大学机电工程学院成都610500

为解决传统建筑墙体检测采用人工目视方式效率低、成本高、危险性大的问题,提出利用无人机拍摄建筑外墙缺陷图像,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制实现对威胁建筑外墙安全缺陷的识别分类。从获取建筑... 详细信息

为解决传统建筑墙体检测采用人工目视方式效率低、成本高、危险性大的问题,提出利用无人机拍摄建筑外墙缺陷图像,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制实现对威胁建筑外墙安全缺陷的识别分类。从获取建筑外墙缺陷图像数据开始,制作缺陷图像数据集,以威胁墙体安全的缺陷为学习样本,构造浅层卷积神经网络,融入bam(Bottleneck Attention Module)注意力机制,从卷积神经网络提取的浅层特征中提炼缺陷特征进行学习,实现建筑外墙的安全检测。经试验,多类安全问题检测正确率达到96.18%,所提出的模型相较传统的CNN、VGG 16、ResNet 18算法,检测正确率分别提高了3.36个百分点、3.92个百分点、14.6个百分点。研究表明,卷积神经网络结合注意力机制的方法可以避免局部缺陷丢失,提高检测正确率。

关键词：安全工程墙体缺陷 bam注意力机制卷积神经网络深度学习

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面向自然场景的中文文本检测

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微电子学与计算机 2022年第3期39卷 25-33页

作者：贾颖程艳云南京邮电大学自动化学院、人工智能学院江苏南京210000

随着深度学习的发展,自然场景的文本检测取得了进步,但多方向和弯曲中文文本检测效果仍不理想.针对多方向和弯曲中文文本的检测问题,提出一种融合注意力机制的多尺度文本检测方法.为了平衡模型准确性和降低计算复杂度,采用轻量级Resnet1... 详细信息

随着深度学习的发展,自然场景的文本检测取得了进步,但多方向和弯曲中文文本检测效果仍不理想.针对多方向和弯曲中文文本的检测问题,提出一种融合注意力机制的多尺度文本检测方法.为了平衡模型准确性和降低计算复杂度,采用轻量级Resnet18为主干网络.针对特征金字塔(FPN)提取的特征分布不确定性的问题,嵌入平衡注意力机制(bam)提取有效文本特征并抑制低效特征通道,进而提升检测方法的鲁棒性.针对空洞空间金字塔池化网络(ASPP)下采样时图像局部信息和细节信息丢失的问题,改进ASPP以降低特征图分辨率的损失.针对FPN提取特征不足以及感受野小的问题,将嵌入注意力机制的FPN和改进的ASPP并行增强特征提取融合.针对正负样本的不平衡性的问题,基于可微二值化模块在二值图损失中引入对数化的AC Loss,从而增强检测模型的泛化能力.在公开数据集MSRA-TD500上的实验结果表明,该算法与目前快速高效的DBnet相比,准确率、召回率和F值分别提升0.1%、1.4%和0.6%,并且该算法的检测速率也有较好表现.

关键词：文本检测特征金字塔 bam注意力机制可微二值化 AC Loss

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