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基于ConvNeXt-T神经网络的大棚水稻病虫害识别
1
作者 张超 李丹 《南方农业》 2023年第20期40-42,共3页
大棚水稻种植是我国农业发展过程中重要的种植形式,大棚中水稻病虫害的及时发现和预防能够显著提高水稻产量。深度学习模型在图像识别方面表现出色,可以用于监测大棚内水稻植株的生长状况,快速识别病害和虫害。但数据集的采集易受各种... 大棚水稻种植是我国农业发展过程中重要的种植形式,大棚中水稻病虫害的及时发现和预防能够显著提高水稻产量。深度学习模型在图像识别方面表现出色,可以用于监测大棚内水稻植株的生长状况,快速识别病害和虫害。但数据集的采集易受各种环境因素的影响,导致数据集中有用图像数目过少,训练易过拟合并且难以提取有用特征。针对以上问题,提出了一种基于ConvNeXt-T神经网络的水稻病虫害识别模型。对数据集采用镜像、裁剪等数据增强及增加高斯噪声、随机亮度、随机遮掩等数据预处理,将获取的5932张水稻害虫图像扩展到21340张,在ConvNeXt-T神经网络模型中进行训练,来识别水稻种植中最常见的4种病害(白叶枯病、水稻细菌性条斑病、褐斑病、水稻东格鲁病毒病)。训练结果表明,在相同的实验环境下,与经典的AlexNet、GoogLeNet、ResNet34及VGG16网络相比,ConvNeXt-T神经网络性能最佳,病害识别准确率最高(99.86%)。其优秀的识别精度能够为大棚水稻病虫害的预防提供有力的帮助。 展开更多
关键词 大棚水稻种植 深度学习 convnext-t 数据增强 数据预处理
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基于多层次特征图谱的高压并联电抗器声纹识别模型研究 被引量：1
2
作者 王果 贺建山 +2 位作者 闵永智 何怡刚 郝大宇 《高电压技术》 北大核心 2025年第6期3030-3042,I0036-I0037,共15页
在高压并联电抗器声纹在线监测领域,针对长时间序列特性的电抗器声信号复杂度高、数据维度大、能量分散导致声纹识别模型信息利用率低、鲁棒性和识别率不高的问题,提出了一种基于多层次特征图谱的改进ConvNeXt-T网络声纹识别模型。首先... 在高压并联电抗器声纹在线监测领域,针对长时间序列特性的电抗器声信号复杂度高、数据维度大、能量分散导致声纹识别模型信息利用率低、鲁棒性和识别率不高的问题,提出了一种基于多层次特征图谱的改进ConvNeXt-T网络声纹识别模型。首先,声信号通过点对称变换和类Gram矩阵图形化的细化频谱转换为时域、频域特征图谱,基于电抗器声纹特性提出50 Hz Gammatone滤波器组生成能量特征图谱;然后引入轻量级CA注意力机制,作为特征图谱自适应融合模块对ConvNeXt-T网络的输入侧进行改进;最后,结合实测数据验证了模型的优越性,结果表明所提模型在测试集上的平均识别准确率达97.82%,较单域图谱提升3.14%,较FCN、RsNet、ApR-IDRSN等对比模型提升6.51%,同时该模型在高斯白噪声、人声和鸟叫声环境中表现出最佳的抗噪性。该模型综合运用高维度多域特征提取方法和图形化降维表征方法,能显著提高特征丰富度和信息利用率。 展开更多
关键词 高压并联电抗器 声纹识别 特征图谱 convnext-t网络 抗噪性
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乳腺病理图像分类与辅助诊断系统设计
3
作者 夏田田 王路 +2 位作者 陈军波 黄敏 陈心浩 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2025年第5期703-711,共9页
依据乳腺组织病理学检查对肿瘤类型进行分类被视为临床乳腺癌诊断的黄金标准,受病理图像复杂性和多样性影响,人工分类诊断效率低,诊断结果还会受医生主观性影响.因此为了提高乳腺组织病理图像的分类准确率,服务临床乳腺病理分类诊断的... 依据乳腺组织病理学检查对肿瘤类型进行分类被视为临床乳腺癌诊断的黄金标准,受病理图像复杂性和多样性影响,人工分类诊断效率低,诊断结果还会受医生主观性影响.因此为了提高乳腺组织病理图像的分类准确率,服务临床乳腺病理分类诊断的应用需求,提出了一种基于迁移学习的通道注意力机制模型SE-ConvNext-T,用于乳腺组织病理图像分类.使用BreaKHis乳腺组织病理图像数据集进行测试,实现了8种不同乳腺肿瘤病理图像的自动分类,平均分类准确率达到99.18%.另外,基于训练的SE-ConvNext-T模型开发了乳腺癌病理图像分类与辅助诊断微信小程序,用户在智能手机端输入乳腺肿瘤病理图像,诊断系统可实现乳腺肿瘤的自动分类,并给出诊断建议,该小程序可有效地帮助医生提高诊断效率. 展开更多
关键词 乳腺肿瘤病理图像 图像分类 注意力机制 SE-convnext-t模型 辅助诊断系统
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基于改进Mask R-CNN的钢铁表面缺陷检测与分割
4
作者 薛殿龙 李琳 +3 位作者 周子杰 常永胜 向勇 陈德阳 《计算机测量与控制》 2025年第6期47-53,75,共8页
针对金属表面缺陷存在的问题,提出一种基于改进Mask R-CNN的表面缺陷检测与分割方法;使用先进的ConvNeXt-T替换ResNet-50以改进用于特征提取的骨干网络,在特征金字塔部分添加交错稀疏自注意力模块增强模型的全局建模能力,同时通过多级... 针对金属表面缺陷存在的问题,提出一种基于改进Mask R-CNN的表面缺陷检测与分割方法;使用先进的ConvNeXt-T替换ResNet-50以改进用于特征提取的骨干网络,在特征金字塔部分添加交错稀疏自注意力模块增强模型的全局建模能力,同时通过多级区域特征融合以加强模型的上下文信息表达能力;在钢铁表面缺陷数据集上开展了对比和校验验证,结果显示骨干网络改进的效果最明显,其mAP_(bbox)指标和mAP_(mask)指标分别提升了8.2%和6.3%,相较于对比方法,所提方法对钢铁表面缺陷的检测和分割精度最高,mAP_(bbox)指标和mAP_(mask)指标分别达到了0.690和0.662。 展开更多
关键词 convnext-t 交错稀疏自注意力 多级区域特征融合 改进Mask R-CNNt
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基于复杂场景的小目标交通标志检测方法研究
5
作者 魏深 王立华 +2 位作者 王圣鑫 郗乐超 祝浩文 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期171-176,221,共7页
针对复杂场景的小目标交通标志检测过程中易出现漏检、误检的问题,提出一种基于改进YOLOx-s模型的小目标交通标志检测方法。改进的YOLOx-s模型以ConvNext-T为骨干特征提取网络,并结合Meta-ACON、RFP、Focal-EioU方法,对数据增强后的CCT... 针对复杂场景的小目标交通标志检测过程中易出现漏检、误检的问题,提出一种基于改进YOLOx-s模型的小目标交通标志检测方法。改进的YOLOx-s模型以ConvNext-T为骨干特征提取网络,并结合Meta-ACON、RFP、Focal-EioU方法,对数据增强后的CCTSDB数据集进行端到端的训练,实现了在不增加注意力机制的情况下,提升模型对小目标的检测性能,同时保持了模型的简洁性。实验结果表明,改进后的模型更加关注目标样本中的小目标交通标志,mAP值提高了5.31百分点。 展开更多
关键词 小目标交通标志 YOLOx-s convnext-t RFP Focal-EIoU
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基于DAEUnet和ConvNeXt网络的食管癌智能分割与分期诊断模型构建
6
作者 熊铃焰 王润媛 +4 位作者 张方红 杨有 吴毅 吴蔚 武书磊 《陆军军医大学学报》 北大核心 2025年第10期1135-1144,共10页
目的基于DAEUnet和ConvNeXt网络,通过迁移学习策略构建食管癌智能分割和T分期诊断模型。方法收集2018年1月至2022年4月共126例确诊为食管癌患者Dicom原始数据,其中100例来源于陆军军医大学第一附属医院胸外科,26例来自山西省肿瘤医院胸... 目的基于DAEUnet和ConvNeXt网络,通过迁移学习策略构建食管癌智能分割和T分期诊断模型。方法收集2018年1月至2022年4月共126例确诊为食管癌患者Dicom原始数据,其中100例来源于陆军军医大学第一附属医院胸外科,26例来自山西省肿瘤医院胸外科,数据增强后共计60275张,搭建DAEUnet食管癌智能分割网络,并在此基础上构建ConvNeXt、Swin Transfoemr以及ResNet 3个分类网络进行食管癌T分期诊断。结果基于DAEUnet网络食管癌智能分割Dice相似系数(Dice similarity coefficient,DSC)为0.82,食管癌、主动脉、正常食管、纵隔淋巴结、心脏各个部位DSC分别为72.4%、87.5%、79.3%、60.5%、96.8%;在3个食管癌T分期诊断模型中,ConvNeXt模型效果最好,T1~T4期的精确度分别为0.65、0.727、0.889、0.92,曲线下面积(AUC)=0.892,优于ResNet和Swin Transformer网络。结论基于DAEUnet和ConvNeXt网络的食管癌智能分割与T分期诊断模型,能够提高食管癌T分期的准确性与治疗效率。 展开更多
关键词 食管癌 增强CT 智能分割 ConvNeXt T分期诊断
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基于改进ResUnet网络结构的金属表面缺陷分割方法
7
作者 周子杰 李琳 +3 位作者 薛殿龙 李家军 黄伟龙 陈德阳 《计算机测量与控制》 2025年第9期191-199,共9页
针对金属表面缺陷因尺寸和形状多样化导致检出率低,检出形状差异大等问题,提出了一种基于改进ResUnet的表面缺陷语义分割算法,此方法以ResUnet网络结构为基础架构,使用先进的ConvNeXt-T改进骨干网络,提取更具代表性的特征;在解码阶段添... 针对金属表面缺陷因尺寸和形状多样化导致检出率低,检出形状差异大等问题,提出了一种基于改进ResUnet的表面缺陷语义分割算法,此方法以ResUnet网络结构为基础架构,使用先进的ConvNeXt-T改进骨干网络,提取更具代表性的特征;在解码阶段添加全局上下文模块,增强模型的全局上下文建模能力;同时融合解码阶段的多级多尺度特征,使模型更适应缺陷尺寸和大小多变的钢铁表面缺陷,提升缺陷识别精度;在谢韦尔钢铁公司提供的钢铁表面缺陷数据集上开展了所提缺陷识别算法的有效性定量和定性验证,与对比方法相比,该方法的值达到了最高的0.7784,且单张图像在GPU上的运行时间只需14.7 ms,同时缺陷分割结果与标签最接近,说明该方法具有较好的鲁棒性、准确性和高效性。 展开更多
关键词 缺陷分割 多尺度特征 全局上下文 自注意力 UNet
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面向图像数据的ConvNeXt特征提取研究 被引量：2
8
作者 杨鹏跃 王锋 魏巍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期283-289,共7页
卷积神经网络在计算机视觉任务中已取得诸多成果,无论是目标检测还是分割,都依赖于提取到的特征信息,一些模糊性的数据和物体形状各异等问题为特征提取带来了极大的挑战。传统的卷积结构只能学习到特征图相邻空间位置的上下文信息,无法... 卷积神经网络在计算机视觉任务中已取得诸多成果,无论是目标检测还是分割,都依赖于提取到的特征信息,一些模糊性的数据和物体形状各异等问题为特征提取带来了极大的挑战。传统的卷积结构只能学习到特征图相邻空间位置的上下文信息,无法对全局信息进行提取,而自注意力机制等模型虽具有更大的感受野和建立全局的依赖关系,但存在计算复杂度过高和需要大量数据等不足。为此,提出了一种CNN与LSTM结合的模型,该模型在增强局部感受野的前提下,可以更好地结合图像数据的全局信息。研究以主干网络ConvNeXt-T为基础模型,通过拼接不同大小卷积核以融合多尺度特征来解决物体形状各异的问题,并从水平和垂直两个方向聚合双向长短期记忆网络关注全局与局部信息的交互性。实验对公开访问的CIFAR-10,CIFAR-100,Tiny ImageNet数据集进行图像分类任务,所提出的网络在3个数据集实验中相较于基础模型ConvNeXt-T在准确率上分别提高了3.18%,2.91%,1.03%。实验证明改进后的ConvNeXt-T网络相较于基础模型在参数量和准确性方面都有了大幅度提升,可提取到更加有效的特征信息。 展开更多
关键词 特征提取 局部感受野 convnext-t 多尺度特征 双向长短期记忆网络
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Swin-T与ConvNeXt多级融合的皮肤病变分类
9
作者 王泽彤 张俊华 王肖 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2024年第3期544-551,共8页
皮肤癌是一个重要的公共卫生问题,计算机辅助诊断技术可以有效地减轻这一负担。在采用计算机辅助诊断时,准确识别皮肤病变类型至关重要。为此,本文提出一种基于Swin-T与ConvNeXt的多级注意力逐级融合模型,采用分层Swin-T与ConvNeXt分别... 皮肤癌是一个重要的公共卫生问题,计算机辅助诊断技术可以有效地减轻这一负担。在采用计算机辅助诊断时,准确识别皮肤病变类型至关重要。为此,本文提出一种基于Swin-T与ConvNeXt的多级注意力逐级融合模型,采用分层Swin-T与ConvNeXt分别提取全局与局部特征,并提出残差通道注意力与空间注意力模块进一步提取有效特征;利用多级注意力机制对多尺度全局与局部特征进行处理;针对浅层特征因离分类器较远而丢失的问题,采用逐级聚合的思想,提出逐级倒置残差融合模块动态调整提取的特征信息。本文通过均衡采样策略以及焦点损失,解决皮肤病变类别不平衡的问题。在ISIC2018、ISIC2019数据集上进行测试,其准确率、精确率、召回率和F1-Score分别是96.01%、93.67%、92.65%、93.11%与92.79%、91.52%、88.90%、90.15%。与Swin-T相比,准确率分别提升了3.60%和1.66%;与ConvNeXt相比,准确率分别提升了2.87%和3.45%。实验表明,本文提出的方法能够准确分类皮肤病变图像,为皮肤癌的诊断提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 Swin-T ConvNeXt 多级注意力机制 逐级倒置残差融合模块 皮肤病变图像
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