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基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法

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现代电子技术 2024年第13期47卷 164-171页

作者：文家燕周志文辛华健谢广明广西科技大学自动化学院广西柳州545616 广西科技大学智能协同与交叉应用研究中心广西柳州545616 广西工业职业技术学院广西南宁530200 北京大学工学院北京100871

针对现有高空作业人员安防装备检测算法参数量较大且检测目标相对单一,难以适应复杂的高空作业场景等问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法。首先,将主干网络重新设计为更轻量的YOLOv7-FasterNet,并调整空... 详细信息

针对现有高空作业人员安防装备检测算法参数量较大且检测目标相对单一,难以适应复杂的高空作业场景等问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法。首先,将主干网络重新设计为更轻量的YOLOv7-FasterNet,并调整空间金字塔池化结构,实现模型参数量的压缩;其次,在ELAN-L模块中扩展梯度传输路径的分支,解决了模型压缩造成的通道信息缺失问题,提升了特征信息的提取能力;最后,将网络中下采样部分替换为involution模块,降低参数冗余,增强网络对全局的捕获能力。实验结果表明,改进的YOLOv7-tiny算法能够更好地适应复杂高空作业场景,在开源数据集上具备良好的性能。该算法的平均检测精度达到94.7%,较原模型提升1.5%,参数量较原模型下降11.6%,实验结果验证了算法改进措施的有效性。

关键词：目标检测安防装备高空作业 YOLOv7-tiny 轻量化 involution

基于块注意力机制和involution的文本情感分析模型

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数据分析与知识发现 2023年第11期7卷 37-45页

作者：林哲陈平华广东工业大学计算机学院广州510006

【目的】解决卷积核宽度与词向量维度相同使得卷积层参数过多的问题,解决卷积操作的稀疏连接以及卷积的空间不变性和通道特异性不适用于文本任务的问题。【方法】提出一种基于块注意力机制和involution的文本情感分析模型。模型先对分... 详细信息

【目的】解决卷积核宽度与词向量维度相同使得卷积层参数过多的问题,解决卷积操作的稀疏连接以及卷积的空间不变性和通道特异性不适用于文本任务的问题。【方法】提出一种基于块注意力机制和involution的文本情感分析模型。模型先对分词后的单个词向量进行变形,将一维词向量变形为n×n词矩阵块,然后将句子中多个词的词矩阵块拼接成句子矩阵。句子矩阵经过块注意力机制层,增强了文本特征的上下文相关性及位序信息,再通过采用具有空间特异性和通道不变性的involution对句子矩阵进行特征提取,最后使用全连接层进行文本情感分类。【结果】在三个文本情感分析公开数据集waimai_10k、IMDB、Tweet上的实验表明,所提模型的分类准确率分别达到88.47%、86.22%、94.42%,与词向量卷积网络和循环神经网络中的Bi-LSTM模型相比准确率分别提高6.47、7.72、9.35个百分点和1.07、1.01、0.59个百分点。【局限】所提模型在大型数据集上的分类准确度低于中小型数据集。【结论】引入块注意力机制和involution的文本情感分析模型解决了参数量过多、卷积操作的稀疏连接以及卷积的空间不变性和通道特异性的问题,在不同数据集上,与传统卷积模型比较,本文模型的准确率有所提升。

关键词：文本情感分析词向量变形块注意力机制 involution

GRU和involution改进的深度伪造视频检测方法

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计算机工程与应用 2023年第22期59卷 276-283页

作者：刘亚琳芦天亮中国人民公安大学信息网络安全学院北京 100038

近年来深度伪造视频在网络上广泛传播,造成了负面影响。针对现有检测模型准确率低和信息提取不够充分和全面的问题,提出了一种GRU(gated recurrent unit)和involution改进的深度伪造视频检测方法。首先使用VGG19作为主干网络提取空间特... 详细信息

近年来深度伪造视频在网络上广泛传播,造成了负面影响。针对现有检测模型准确率低和信息提取不够充分和全面的问题,提出了一种GRU(gated recurrent unit)和involution改进的深度伪造视频检测方法。首先使用VGG19作为主干网络提取空间特征,并将involution算子嵌入主干网络,从空间和通道信息两方面加强了人脸图像的空间建模能力。然后通过主胶囊层关注特征的位置信息和使用GRU提取帧间的时序特征。最后在训练模型阶段使用focalloss作为损失函数来平衡样本。在Deepfakes、FaceSwap和Celeb-DF数据集中进行测试,实验结果表明该方法优于主流检测方法,改进对比实验进一步证明了检测方法的有效性。

关键词：深度伪造门控循环单元(GRU) involution 胶囊网络 focalloss

involution NUMBER SEQUENCE AND DIMENSIONS OF THE COMPONENTS IN FIXED POINT SET OF AN involution Ⅱ

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Science China Mathematics 1992年第7期35卷 819-825页

作者：吴振德杨华建刘宗泽 Department of Mathematics Hebei Normal University Shijiazhuang 050016 PRC Department of Mathematics South China Normal University Guangzhou 510631 PRC

By the application of the involution number sequence introduced in the previous paper~[1], we prove in this paper that the fixed point set of any smooth unfree involution on (S^1)~n must be constant-dimensional.

关键词： Wu class Stiefel-Whitney class involution number sequence Leray-Hirsch theorem.

Generalized Derivations in Rings with involution

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Algebra Colloquium 2017年第3期24卷 393-399页

作者： Nadeem Ahmad Dar Abdul Nadim Khan Department of Computer Science and Engineering Islamic University of Science and Technology J & K India Department of Mathematics Faculty of Science & Arts in Rabigh King Abdulaziz University Saudi Arabia

The main purpose of this paper is to study generalized derivations in rings with involution which behave like strong commutativity preserving mappings. In fact, we prove the following result： Let R be a noncommutative prime ring with involution of the second kind such that char（R） ≠ 2. If R admits a generalized derivation F ： R → R associated with a derivation d ： R → R such that [F（x）,F（x＊）] - [x,x＊] = 0 for all x ∈ R, then F（x）= x for all x ∈ R or F（x） = -x for all x ∈ R. Moreover, a related result is also obtained.

关键词： prime ring generalized derivation involution

Dual Channel with involution for Long-Tailed Visual Recognition

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Open Journal of Applied Sciences 2022年第4期12卷 421-433页

作者： Mengxue Li School of Sciences Hebei University of Technology Tianjin China

With the rapid increase of large-scale problems, the distribution of real-world datasets tends to be long-tailed. Existing solutions typically involve re-balancing strategies (i.e., re-sampling and re-weighting). Although they can significantly promote the classifier learning of deep networks, they will unexpectedly impair the representative ability of the learned deep features to a certain extent. Therefore, this paper proposes a dual-channel learning algorithm with involution neural networks (DC-Invo) to take care of representation learning and classifier learning concurrently. In this work, the most important thing is to combine ResNet and involution to obtain higher classification accuracy because of involution’s wider coverage in the spatial dimension. The paper conducted extensive experiments on several benchmark vision tasks including Cifar-LT, Imagenet-LT, and Places-LT, showing that DC-Invo is able to achieve significant performance gained on long-tailed datasets.

关键词： Long-Tailed Recognition Deep Neural Network Dual-Channel Structure involution

内卷背景下教育期望对生育行为的影响和机制分析

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人口学

基于小波变换和involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

人口学 2024年第1期

作者：边恕熊禹淇

当前我国面临生育率持续走低以及生育支持政策效果不明显的问题，亟须寻找解决问题的突破口。基于2020年的中国家庭追踪调查数据(CFPS)研究教育预期对于生育行为的影响及作用机制。研究发现：(1)教育期望水平的提高将显著减少家庭的实... 详细信息

当前我国面临生育率持续走低以及生育支持政策效果不明显的问题，亟须寻找解决问题的突破口。基于2020年的中国家庭追踪调查数据(CFPS)研究教育预期对于生育行为的影响及作用机制。研究发现：(1)教育期望水平的提高将显著减少家庭的实际生育子女数以及二孩生育行为；(2)存在户籍、受教育水平和收入水平层面的异质性，在教育预期更高的城市户籍者、能力相对较低的中低学历家长以及更偏好“精致化培养”的高收入样本中教育期望的生育抑制作用更加突出；(3)机制分析表明，教育预期主要通过财富挤出效应和精力占用效应影响生育行为。提出，应进一步降低教育成本，加强教育公平建设，促进生育抚育和就业平衡发展，重塑社会职业价值观以及淡化学历影响，引导家庭依据现实条件设置教育期望等来释放我国生育潜能。

关键词：教育期望生育行为内卷教育成本 educational expectations reproductive behavior involution education costs

来源：人大复印报刊资料评论

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轴承 2022年第11期 61-67页

作者：王正文传博董逸凡上海电机学院电气学院上海201306

传统卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在梯度扩散、参数爆炸和训练时间长等缺点,为此提出一种基于involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过小波变换将原始数据转换为时频图,经过数据预处理后送入基于involution的... 详细信息

传统卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在梯度扩散、参数爆炸和训练时间长等缺点,为此提出一种基于involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过小波变换将原始数据转换为时频图,经过数据预处理后送入基于involution的神经网络模型;然后,经过不同Convolution卷积核对原始图像的局部区域特征进行不同方式的提取,扩展输入图像通道数;最后,通过involution对特征图的每个像素点进行进一步特征提取,经过softmax层输出分类结果。CWRU轴承数据集和试验轴承数据集的分析结果表明,基于involution卷积的神经网络模型所包含的参数较少,训练时间短,故障分类准确率可达99.75%,优于传统的CNN,DBN,自编码器等模型。

关键词：滚动轴承故障诊断 involution 卷积神经网络小波变换时频域分析

involution Fixing∪from （i=1） to r(RP（1）)mi×(CP（1）)si*)

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Communications in Mathematical Research 1999年第1期 46-52页

作者： Ma Kai (Department of Mathmeatics, Sichuan University, Chengdu, 610064) Liu Zongze and Wang Yanying (Department of Mathematics, Hebei Normal University, Shijiazhuang, 050016)

§０．ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＷｅｗｒｉｔｅＦＰ（ｎ）ｆｏｒＣＰ（ｎ）（ｎ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｓｐａｃｅ）ｏｒＨＰ（ｎ）（ｎ－ｄｉ－ｍｅｎｓｉｏｎａｌｑｕａｔｅｒｎｉｏｎｉｃｐｒ... 详细信息

§０．ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＷｅｗｒｉｔｅＦＰ（ｎ）ｆｏｒＣＰ（ｎ）（ｎ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｓｐａｃｅ）ｏｒＨＰ（ｎ）（ｎ－ｄｉ－ｍｅｎｓｉｏｎａｌｑｕａｔｅｒｎｉｏｎｉｃｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｓｐａｃｅ）．Ｍｎ...

关键词： involution Bordism Wu’s Formula