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融合压缩与激励的googlenet模型云检测算法

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榆林学院学报 2023年第2期33卷 68-72页

作者：惠苗三明学院信息工程学院福建三明365004

Landsat系列陆地卫星受大量云和云阴影遮盖,干扰了地面信息的提取。因此,有效的云检测是遥感影像资源利用的前提。使用SE-googlenet模型进行Landsat8遥感影像的云检测工作。SE-googlenet模型有9个InceptionV3块,它起到了多尺度融合的作... 详细信息

Landsat系列陆地卫星受大量云和云阴影遮盖,干扰了地面信息的提取。因此,有效的云检测是遥感影像资源利用的前提。使用SE-googlenet模型进行Landsat8遥感影像的云检测工作。SE-googlenet模型有9个InceptionV3块,它起到了多尺度融合的作用,获取高级语义信息与低级空间信息相结合的特征,在每个InceptionV3后添加添加SeNet(压缩与激励)模块,通过自身的信息学习通道注意力权重,自动学习Landsat8遥感影像11个波段的相互依赖关系,每个波段的重要程度,然后按照这个重要程度提升有用特征,抑制无用的特征。通过实验可视化和评估指标的对比,SE-googlenet模型云检测比googlenet模型云检测准确率精度等均有提升。

关键词：压缩与激励 googlenet 云检测通道注意力机制

Face Mask Recognition for Covid-19 Prevention

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Computers, Materials & Continua 2022年第11期73卷 3251-3262页

作者： Trong Hieu Luu Phan Nguyen Ky Phuc Zhiqiu Yu Duy Dung Pham Huu Trong Cao College of Engineering Can Tho UniversityCan Tho city910900Viet Nam International University-Vietnam National University Vietnam National UniversityHoChiMinh City70000Vietnam Department of Industrial Management National Taiwan University of Science and TechnologyTaipei10607Taiwan

In recent years,the COVID-19 pandemic has negatively impacted all aspects of social life.Due to ease in the infected method,i.e.,through small liquid particles from the mouth or the nose when people cough,sneeze,speak,sing,or breathe,the virus can quickly spread and create severe problems for people’s health.According to some research as well as World Health Organization(WHO)recommendation,one of the most economical and effective methods to prevent the spread of the pandemic is to ask people to wear the face mask in the public space.A face mask will help prevent the droplet and aerosol from person to person to reduce the risk of virus infection.This simple method can reduce up to 95%of the spread of the particles.However,this solution depends heavily on social consciousness,which is sometimes unstable.In order to improve the effectiveness of wearing face masks in public spaces,this research proposes an approach for detecting and warning a person who does not wear or misuse the face mask.The approach uses the deep learning technique that relies on googlenet,AlexNet,and VGG16 models.The results are synthesized by an ensemble method,i.e.,the bagging technique.From the experimental results,the approach represents a more than 95%accuracy of face mask recognition.

关键词： Face mask detection deep learning AlexNet googlenet VGG16 ensemble method

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基于googlenet模型的剪枝算法

控制与决策 2019年第6期34卷 1259-1264页

作者：彭冬亮王天兴杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

googlenet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实... 详细信息

googlenet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始googlenet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进googlenet模型训练过程的有效性.

关键词：剪枝算法 googlenet Inception模块权重阈值参数冗余过拟合

基于googlenet深度迁移学习的苹果缺陷检测方法

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农业机械学报 2020年第7期51卷 30-35页

作者：薛勇王立扬张瑜沈群中国农业大学食品科学与营养工程学院北京100083 中国农业大学国家果蔬加工工程技术研究中心北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 中国农业大学植物蛋白与谷类加工北京市重点实验室北京100083

针对目前国内苹果分选大部分以人工操作的现状,提出利用googlenet深度迁移模型对苹果缺陷进行检测。检测结果表明,本文方法对扩充后的1932个训练样本的识别准确率为100%,对235个测试样本的识别准确率为91.91%。为评估目前苹果缺陷检测... 详细信息

针对目前国内苹果分选大部分以人工操作的现状,提出利用googlenet深度迁移模型对苹果缺陷进行检测。检测结果表明,本文方法对扩充后的1932个训练样本的识别准确率为100%,对235个测试样本的识别准确率为91.91%。为评估目前苹果缺陷检测常用算法的性能,将googlenet与浅层卷积神经网络(AlexNet和改进型LeNet-5)及传统机器学习方法(K-NN、RF、SVM)进行了对比,结果表明,与苹果缺陷检测的常用算法相比,本文方法具有更好的泛化能力与鲁棒性。

关键词：苹果缺陷检测 googlenet 深层卷积神经网络

基于轻量化googlenet模型的轨道扣件缺陷状态识别

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北京联合大学学报 2023年第1期37卷 6-12页

作者：李少佳胡美振陈辉东刘艳霞北京联合大学城市轨道交通与物流学院北京100101

我国是交通大国,并正在向交通强国迈进。轨道维护至关重要,其中扣件的健康状态对于列车的运行安全不容忽视。然而,由于经典卷积神经网络模型的复杂度较高,尤其在识别速度方面无法满足轨道扣件状态识别任务对实时性的要求。鉴于此,设计... 详细信息

我国是交通大国,并正在向交通强国迈进。轨道维护至关重要,其中扣件的健康状态对于列车的运行安全不容忽视。然而,由于经典卷积神经网络模型的复杂度较高,尤其在识别速度方面无法满足轨道扣件状态识别任务对实时性的要求。鉴于此,设计了一种轻量化googlenet网络模型,在保障模型精度的同时提升模型的推理速度。实验结果表明,轻量化googlenet网络模型的分类精度为92.7%,FPS达到了254.2。相比于VGG16、VGG19和原始的googlenet模型,其识别精度分别提高了21.7、19.5和8.6个百分点,单张图片的推理速度分别减少了3.637 ms、4.8247 ms和2.9432 ms。

关键词：轻量化 googlenet 图像增强扣件状态分类

基于简化googlenet的农作物叶片病害识别系统设计与实现

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信息与电脑 2023年第9期35卷 179-181页

作者：李玉芳桂林山水职业学院广西桂林木541000

googlenet在图像分类任务上效果较好,但是其模型规模较大导致难以实用,因此通过裁剪的方式对googlenet进行轻量化改造。改造后的模型参数量有所减少且分类精度达到98.4%。最后使用简化模型结合Django框架设计了浏览器/服务器(Browser/Se... 详细信息

googlenet在图像分类任务上效果较好,但是其模型规模较大导致难以实用,因此通过裁剪的方式对googlenet进行轻量化改造。改造后的模型参数量有所减少且分类精度达到98.4%。最后使用简化模型结合Django框架设计了浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)架构的农作物叶片病害识别系统。

关键词： googlenet 农作物病害检测卷积神经网络深度学习

基于改进googlenet的沥青路面裂缝识别算法

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智能计算机与应用 2023年第3期13卷 202-206页

作者：唐港庭尹超王绍平郭兵李仲波谭子永山东理工大学建筑工程学院山东淄博255049 日照城投建设集团有限公司山东日照276800

针对目前沥青路面裂缝图像识别技术在面对复杂路面情况时(强光、积水、杂物等干扰因素)识别效率不高的问题,通过构建沥青路面裂缝数据集,提出一种基于改进googlenet的沥青路面裂缝识别算法。首先,对Inception模块和辅助分类器数量进行删... 详细信息

针对目前沥青路面裂缝图像识别技术在面对复杂路面情况时(强光、积水、杂物等干扰因素)识别效率不高的问题,通过构建沥青路面裂缝数据集,提出一种基于改进googlenet的沥青路面裂缝识别算法。首先,对Inception模块和辅助分类器数量进行删减,并将大卷积核替换为连续的小卷积核;其次,激活函数采用ReLU与Leaky ReLU组合的方式;最后,加入批量归一化层以及Dropout层。实验结果表明,利用本文所制作数据集训练出的googlenet原始模型以及改进模型,在面对复杂路面情况时识别效果较好,并且改进googlenet模型在测试集上的准确率能达到88.4%,相较于原始模型,改进模型在准确率提升5.6%的同时,耗用时间减少了32.5 min(40.3%)。

关键词：图像识别 googlenet 裂缝数据集 Inception模块

改进googlenet模型在光纤连接器端面缺陷识别中的应用

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湘潭大学学报（自然科学版） 2023年第4期45卷 41-49页

作者：周友行翟明龙杨文佳杨沛潘恒湘潭大学机械工程与力学学院湖南湘潭411105 湘潭大学复杂轨迹加工工艺及装备教育部工程研究中心湖南湘潭411105

光纤连接器作为实现光纤之间连接的重要光无源器件,其端面表面质量的好坏会影响到光纤传输性能.经典卷积神经网络模型结构较为复杂,网络参数较多,无法满足光纤连接器端面缺陷图像识别的实时性要求.为了解决上述问题,该文设计了一种改进... 详细信息

光纤连接器作为实现光纤之间连接的重要光无源器件,其端面表面质量的好坏会影响到光纤传输性能.经典卷积神经网络模型结构较为复杂,网络参数较多,无法满足光纤连接器端面缺陷图像识别的实时性要求.为了解决上述问题,该文设计了一种改进的googlenet模型,在保障模型识别准确率的同时可提升模型的推理速度.首先,提出一种轻量化的Inception结构,减少了网络参数,保留了更多的缺陷图像的细节信息.其次,由于光纤连机器端面缺陷多为小微缺陷,对纹理特征等信息的依赖较大,通过在网络模型中引入高效通道注意力机制(ECA-Net)模块,着重提取图像中的缺陷特征.最后,对googlenet模型进行改进,减少网络参数,提高模型分类性能.实验结果表明,改进的googlenet模型的分类精度为95.7%,每秒传输帧数(FPS)达到了173.相较于AlexNet、VGG16、VGG19和原始的googlenet模型,在保证分类精度基本一致的情况下,单张图像的推理速度分别提升了90.8%、82.9%、83.2%和81.5%.

关键词： googlenet 光纤连接器缺陷分类深度学习

Classification of Lunar Lineament Structures Based on googlenet

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Classification of Lunar Lineament Structures Based on GoogLe...