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基于改进efficientnetv2算法的三相串联故障电弧检测

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兵器装备工程学报 2024年第3期45卷 299-305页

作者：余琼芳张宇海赵亮河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003 大连理工大学经济管理学院辽宁大连116000

串联电弧故障在电气火灾中的成因中占据着重要的比例,在具有变频器的三相电机线路中,由于多种电弧电流复杂行为以及多种负载的存在,很难准确识别变频器后部线路中发生的串联电弧故障。为了解决这一问题,提出了一种改进的efficientnetv2... 详细信息

串联电弧故障在电气火灾中的成因中占据着重要的比例,在具有变频器的三相电机线路中,由于多种电弧电流复杂行为以及多种负载的存在,很难准确识别变频器后部线路中发生的串联电弧故障。为了解决这一问题,提出了一种改进的efficientnetv2算法。搭建低电压三相电弧故障数据采集平台,采集了所需要的正常状态和故障状态的电流信号。为了充分利用机器视觉的优势,采用马尔可夫变迁场(MTF)将采集到的时域电流信号编码为图像。将MTF图像送入模型中进行训练和测试,该模型具有轻量级高效的通道注意力和双池化空间注意力,更加专注于电弧特征,提高网络性能。实验结果表明,该方法的准确率可达98.99%。

关键词： efficientnetv2 注意力机制马尔可夫变迁场三相电弧故障

基于efficientnetv2的PCB缺陷检测算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：尹嘉超吕耀文索科黄玺长春理工大学光电工程学院

印刷电路板(PCB)是一种高精密的电子元器件，其优良与否对电子产品的质量有着重要影响. 但现有的PCB缺陷检测算法存在着检测精度不高，特别是缺陷定位不够精确等问题. 针对以上问题提出一种基于efficientnetv2的PCB缺陷检测算法. 在Fa... 详细信息

印刷电路板(PCB)是一种高精密的电子元器件，其优良与否对电子产品的质量有着重要影响. 但现有的PCB缺陷检测算法存在着检测精度不高，特别是缺陷定位不够精确等问题. 针对以上问题提出一种基于efficientnetv2的PCB缺陷检测算法. 在Faster R-CNN的基础上，通过选用特征提取能力更强的efficientnetv2＿M作为特征提取网络，同时使用通道注意力机制(ECA)对特征融合网络FPN进行优化，提高了细节信息提取能力. 在北京大学智能机器人开放实验室发布的PCB瑕疵数据集上的实验结果表明改进后的缺陷检测算法相较于目前检测效果最好的PCB缺陷检测算法LWN-Net，在IoU=0.50时mAP由99.58%提升到99.66%；在IoU=[0.50:0.95]时mAP由52.6%提升到79.4%.该网络在提升了PCB的检测精度的同时解决了缺陷定位不够精确的问题，实现了高精度的PCB缺陷检测，具有一定的实际意义. 代码已经开源在https://***/ChaO989/Defect＿detection.

关键词：印刷电路板 efficientnetv2 缺陷检测 Faster R-CNN 通道注意力机制

基于改进efficientnetv2的苹果叶片病害识别模型

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山东农业科学 2024年

作者：王浩宇崔艳荣胡玉荣胡施威长江大学计算机科学学院荆楚理工学院计算机工程学院

斑点落叶病、褐斑病、灰斑病、花叶病和锈病是常见的五种苹果树叶部病害，严重影响苹果产量。针对实际生产环境下叶片病害识别准确率不高以及现有模型参数量大难以迁移到移动设备的问题，本研究基于efficientnetv2-b0 模型，经过改进后... 详细信息

斑点落叶病、褐斑病、灰斑病、花叶病和锈病是常见的五种苹果树叶部病害，严重影响苹果产量。针对实际生产环境下叶片病害识别准确率不高以及现有模型参数量大难以迁移到移动设备的问题，本研究基于efficientnetv2-b0 模型，经过改进后提出了轻量级的EGV2-CA 网络。该网络在保留efficientnetv2-b0主干网络的基础上，一是引入GhostNetV2网络中的核心Ghost Module，并选用original分支替换第一层卷积结构，可以进一步优化网络的计算效率，减少冗余计算，从而在提高模型速度和可移植性的同时保持较高的识别准确率；二是将efficientnetv2-b0模型中Fused-MBConv模块的SE注意力机制替换为更高效的CA注意力机制，通过将空间信息编码为坐标信息以更好地捕捉和表达空间上的细粒度特征。实验结果显示，相较于原始网络，EGV2-CA 网络的识别精确率提高2.94个百分点，召回率提高2.53个百分点，F1得分提高2.67个百分点，Top-1准确率提高2.47个百分点，而参数量仅为48.9 MB，可迁移至移动设备上使用，为真实场景下苹果叶片病害的快速、准确识别提供了一种有效的解决方案。

关键词：苹果叶片病害轻量级网络深度学习算法 efficientnetv2 Ghost模块 CA注意力机制

基于efficientnetv2的车刀磨损检测方法

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吉林化工学院学报 2024年第3期41卷 21-24页

作者：陈娜孔繁星王彦旭何腾飞李胜男吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022 吉林化工学院机电工程学院吉林吉林132022 吉林化工学院先进制造技术部吉林吉林132022

刀具磨损会对工业生产造成不良影响,在智能制造带动工业加工的发展态势下,自动化刀具磨损智能识别系统的研究逐渐出现,旨在提高加工效率,延长车刀使用寿命以降低成本。利用一种基于efficientnetv2网络的数控机床车削刀具磨损分类方法,... 详细信息

刀具磨损会对工业生产造成不良影响,在智能制造带动工业加工的发展态势下,自动化刀具磨损智能识别系统的研究逐渐出现,旨在提高加工效率,延长车刀使用寿命以降低成本。利用一种基于efficientnetv2网络的数控机床车削刀具磨损分类方法,解决当前磨损信息识别不准确、模型参数多计算量大、准确率不高的问题。efficientnetv2网络能自动选取特征,这种方法更加直观和准确,实现较高的分类准确率,从而判别车削刀具的磨损情况。

关键词：卷积神经网络 efficientnetv2 车刀磨损磨损分类

efficientnetv2 Model for Plant Disease Classification and Pest Recognition

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Computer Systems Science & Engineering 2023年第5期45卷 2249-2263页

作者： R.S.Sandhya Devi V.RVijay Kumar P.Sivakumar Department of EEE Kumaraguru College of TechnologyCoimbatore641049India Department of Electronics and Communication Engineering Anna University Regional CampusCoimbatore641046India Department of EEE PSG College of TechnologyCoimbatore641004India

Plant disease classification and prevention of spreading of the disease at earlier stages based on visual leaves symptoms and Pest recognition through deep learning-based image classification is in the forefront of *** perform the investigation on Plant and pest classification,Transfer Learning(TL)approach is used on *** requires limited labelled data and shorter training ***,the limitation of TL is the pre-trained model network’s topology is static and the knowledge acquired is detrimentally overwriting the old ***-V2 is a Convolutional Neural Network(CNN)model with significant high speed learning rates across variable sized *** model employs a form of progressive learning mechanism which expands the network topology gradually over the course of training process improving the model’s learning *** provides a better interpretability of the model’s understanding on the test *** these insights,our work investigates the effectiveness of EfficienetV2 model trained on a class imbalanced dataset for plant disease classification and pest recognition by means of combining TL and progressive learning *** Progressive Learning for TL(PL-TL)is used in our work consisting of 38 classes of PlantVillage dataset of crops and fruit species,5 classes of cassava leaf diseases and another dataset with around 102 classes of crop pest images downloaded from popular dataset platforms,though it is not a benchmark *** test the predictability rate of the model in classifying leaf diseases with similar visual symptoms,Mix-up data augmentation technique is used at the ratio of 1:4 on corn and tomato classes which has high probability of misinterpretation of disease ***,the paper compares the TL approach performed on the above mentioned three types of data set using well established CNN based Inceptionv3,and Vision Transformer a non-CNN *** clearly depicts that efficientnetv2 has an out

关键词： Image classification transfer learning efficientnetv2 mix-up data augmentation inception V3

基于CA-efficientnetv2的蘑菇图像分类算法研究

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激光与光电子学进展 2022年第24期59卷 48-55页

作者：孟莉莎杨贤昭刘惠康武汉科技大学信息科学与工程学院冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

针对传统的蘑菇特征提取方法分类效率低且效果差的问题,提出了一种轻量型的蘑菇图像分类模型。由于实验所用数据集较小,所提分类模型在基于Imagenet数据集的迁移学习中初始化efficientnetv2模型并修改全连接层。同时为了减少网络中参数... 详细信息

针对传统的蘑菇特征提取方法分类效率低且效果差的问题,提出了一种轻量型的蘑菇图像分类模型。由于实验所用数据集较小,所提分类模型在基于Imagenet数据集的迁移学习中初始化efficientnetv2模型并修改全连接层。同时为了减少网络中参数影响,对原efficientnetv2模型进行精简,去除了网络中重复的模块。最后用特征提取效果更好的coordinate attention(CA)注意力机制替代原来MBConv模块中的squeeze-and-excitation机制,得到了新的CA-efficientnetv2。实验结果表明:所提efficientnetv2与经典ResNet50模型和RegNet相比分类准确率分别提高了10个百分点和2个百分点左右,并得到较高的泛化性能;相较于原始efficientnetv2,分类准确率提高了3个百分点。即CA-efficientnetv2在蘑菇分类问题上具有更高的准确率,具有较高的分类性能。

关键词：图像处理轻量型 efficientnetv2 coordinate attention 泛化性能分类性能

基于efficientnetv2和物体上下文表示的胃癌图像分割方法

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计算机应用 2023年第9期43卷 2955-2962页

作者：周迪张自力陈佳胡新荣何儒汉张俊武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200 武汉纺织大学湖北省服装信息化工程技术研究中心武汉430200 武汉纺织大学纺织服装智能化湖北省工程研究中心武汉430200 武汉工程大学计算机科学与工程学院武汉430205

针对U-Net上采样过程容易丢失细节信息,以及胃癌病理图像数据集普遍偏小,容易出现过拟合的问题,提出一种基于改进U-Net的自动分割胃癌病理图像模型EOU-Net。EOU-Net在U-Net模型的基础上,将efficientnetv2作为骨干特征提取网络,以增强网... 详细信息

针对U-Net上采样过程容易丢失细节信息,以及胃癌病理图像数据集普遍偏小,容易出现过拟合的问题,提出一种基于改进U-Net的自动分割胃癌病理图像模型EOU-Net。EOU-Net在U-Net模型的基础上,将efficientnetv2作为骨干特征提取网络,以增强网络编码器的特征提取能力。在解码阶段,基于物体上下文表示(OCR)探究细胞像素间的关系,并使用改进后的OCR模块解决上采样图像的细节丢失问题;然后,使用验证阶段增强(TTA)后处理对输入图像进行翻转和不同角度旋转后分别预测这些图像,再通过特征融合的方式将多个输入图像预测结果进行合并,进一步优化网络的输出结果,从而有效解决医学数据集较小的问题。在SEED、BOT以及PASCAL VOC 2012数据集上的实验结果表明,与OCRNet相比,EOU-Net的平均交并比(MIoU)分别提高了1.8、0.6以及4.5个百分点。可见EOU-Net能得到更准确的胃癌图像分割结果。

关键词：语义分割 U-Net efficientnetv2 物体上下文表示胃癌

基于efficientnetv2-HDCA模型水下鱼类图像分类算法研究

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电子测量技术 2022年第22期45卷 128-134页

作者：龚瑞昆赵学智赵福生华北理工大学电气工程学院唐山063210 秦皇岛路田科技有限公司秦皇岛066101

针对现有的鱼类分类网络模型抗干扰能力差、耗费计算资源高、难以在野外部署等问题,该研究提出了一种基于改进efficientnetv2模型的轻量化鱼类智能分类鉴定模型。该模型通过引入混合空洞卷积和坐标注意力模块改进主干网络efficientnetv... 详细信息

针对现有的鱼类分类网络模型抗干扰能力差、耗费计算资源高、难以在野外部署等问题,该研究提出了一种基于改进efficientnetv2模型的轻量化鱼类智能分类鉴定模型。该模型通过引入混合空洞卷积和坐标注意力模块改进主干网络efficientnetv2的模型结构,增大感受野的同时,提高模型对目标细粒度特征的全局关注力,增强模型的抗干扰能力。训练后通过对比消融实验对模型进行评价,结果表明该研究提出的efficientnetv2-HDCA模型在验证集上的准确率为97.01%,相较于改进前准确率提升了3.8个百分点。改进后的efficientnetv2-HDCA模型参数量为22.06 MB,较改进前增加了0.45 MB。为了直观的展示该研究提出的efficientnetv2-HDCA模型的有效性,又通过了Grad-CAM热力实验,实验结果表明该模型较改进前可以更加全面的提取鱼类的关键部位特征,具有一定的抗干扰能力。

关键词：湿地水下图像分类 efficientnetv2 混合空洞卷积坐标注意力

改进efficientnetv2的玉米病虫害识别与分级研究

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现代电子技术 2023年第14期46卷 68-74页

作者：武魁高丙朋新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830017

农业生产中的玉米病虫害问题日益严重,为提高玉米病虫害的防治精度,进而给农民的生产生活提供更专业的指导,文中提出一种玉米病虫害识别与分级的方法,对常见的5种病虫害进行识别与分级研究。首先,通过对不同类型的轻量级网络对比,选择Ef... 详细信息

农业生产中的玉米病虫害问题日益严重,为提高玉米病虫害的防治精度,进而给农民的生产生活提供更专业的指导,文中提出一种玉米病虫害识别与分级的方法,对常见的5种病虫害进行识别与分级研究。首先,通过对不同类型的轻量级网络对比,选择efficientnetv2作为特征提取网络;其次,为提高模型的精度,引入DeepViT算法修改网络通道,提升网络的特征提取能力,并引入特征融合网络提高模型的分类精度;最后,将改进后的EDB模型与AlexNet、ResNet、VGG16、DenseNet等网络进行对比。实验结果表明,改进后的模型大小为8.6 MB,玉米病虫害平均识别精度为97.72%,玉米病害分级精度为92.6%,单张图片平均识别时间为24 ms,可实现对玉米病虫害的快速、准确识别,能够为后期玉米的管理提供相应的技术支撑。

关键词：玉米病虫害病虫害识别病虫害分级 efficientnetv2 特征提取 EDB模型

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