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基于ECA-MSCB ResNet的不均衡岩性识别
1
作者 裴谋 李波 胡勇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9398-9407,共10页
为了改善由于地质数据类别不均衡导致的岩性预测精度不高的问题,提出了一种ECA-MSCB ResNet模型,集成高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和多尺度卷积块(multi-scale convolutional block,MSCB)于传统的ResNet架构中... 为了改善由于地质数据类别不均衡导致的岩性预测精度不高的问题,提出了一种ECA-MSCB ResNet模型,集成高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和多尺度卷积块(multi-scale convolutional block,MSCB)于传统的ResNet架构中,实现了对岩性数据特征的高效提取和表征。针对岩性类别不均衡的问题,在模型训练过程中引入先验概率平衡logit偏差,改进焦点损失函数,以提升对少数类岩性的识别能力。实验结果表明,基于ECA-MSCB ResNet的模型在地质岩性不均衡数据集上表现良好,与原ResNet模型相比,平均预测准确率提升约7.45%,与随机森林相比提升27.33%,特别是在少数类岩性的识别上取得了显著进步,平均提高约17.9%。同时,本文模型在公开数据集上表现良好,F_(1)-score达到75.77%。此外,本文模型识别准确率高于目前主流方法,在地质不均衡岩性识别领域具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 岩性预测 测井数据 不均衡数据 eca-mscb resnet
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融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法 被引量：1
2
作者 游小荣 李淑芳 邵红燕 《现代纺织技术》 北大核心 2025年第1期58-64,共7页
为了解决人工标注服装图像属性效率低下的问题,提出了一种融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法。首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响... 为了解决人工标注服装图像属性效率低下的问题,提出了一种融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法。首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响;接着引入CBAM注意力机制,用于捕捉服装属性上的细节特征。结果表明:在未引入注意力机制的情况下,基于改进ResNet50的方法在多项评价指标上均优于传统多标签分类方法,准确率提高了25.96%;与ResNet34、EfficientNet_V2、VGG16模型相比,ResNet50模型在服装图像属性预测方面整体表现更佳;引入CBAM注意力机制后,基于改进ResNet50的方法的准确率再提高了1.72%。所提的融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法,能够有效预测服装图像属性,为实现服装图像属性的自动化标注提供了新的思路。 展开更多
关键词 服装图像 属性预测 注意力机制 resnet50 深度学习
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基于改进SE-ResNet50的激光雷达晴空湍流识别研究
3
作者 庄子波 陈珺 +3 位作者 何沛林 张红颖 靳国华 罗雄 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期629-640,共12页
针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题,提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块,改进网络结构,降低了模型对特征定位的过度敏感,使网络在学习过程中选择... 针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题,提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块,改进网络结构,降低了模型对特征定位的过度敏感,使网络在学习过程中选择性地突出有用的信息特征;以兰州中川国际机场的实测数据建立了样本数据集,依据湍流分类等级抽取弱、中、强3类等量颠簸数据建立平衡数据集进行模型训练。在相同的实验条件下,与卷积神经网络、MobileNetV2和ShuffleNetV1网络相比,改进SE-ResNet50的识别准确率分别提高了7.44%,6.52%和4.11%,对比各个模型生成的混淆矩阵,表明该文方法的准确率达到了95%,验证了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 激光雷达 涡流耗散率(EDR) 晴空湍流 残差网络(resnet) 深度学习
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VMD-小波去噪与双线性ResNet结合坐标注意力机制的水声信号调制识别方法 被引量：1
4
作者 周锋 韦少帅 乔钢 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第7期1357-1366,共10页
针对复杂的水声环境噪声干扰导致提取信号特征不明显、水声通信调制信号类内差异大、类间相似导致调制识别准确率低的问题,本文提出一种基于去噪与改进的ResNet网络调制识别方法。运用变分模态分解与小波相结合的去噪方法,保留了低相关... 针对复杂的水声环境噪声干扰导致提取信号特征不明显、水声通信调制信号类内差异大、类间相似导致调制识别准确率低的问题,本文提出一种基于去噪与改进的ResNet网络调制识别方法。运用变分模态分解与小波相结合的去噪方法,保留了低相关性模态分量含有的有效信息;运用双线性ResNet18使网络具备捕获区分性强的局部信息;引入坐标注意力机制,使网络不仅能关注通道信息也能关注图像的空间信息。仿真结果表明:本文降噪方法相关系数更高、均方根误差均降低了20%;以0 dB条件为例,本文改进网络准确率相比于ResNet提升了8%,7种调制信号都达到了95%以上,调相调制准确率也达到了90%。 展开更多
关键词 水声通信 调制识别 残差网络 去噪 双线性模型 注意力机制 神经网络 变分模态
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基于ResNet的联邦学习投毒攻击防御方法设计与实验
5
作者 郭晓军 韩一鑫 丁福豪 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第11期24-29,共6页
针对联邦学习易遭受投毒攻击的问题,提出了一种基于自注意力机制ResNet网络的联邦学习防御方法——SARFL。该方法采用客户端提交公开数据预测标签的方式完成模型更新,替代传统的梯度参数上传机制,并引入自注意力增强ResNet网络架构以提... 针对联邦学习易遭受投毒攻击的问题,提出了一种基于自注意力机制ResNet网络的联邦学习防御方法——SARFL。该方法采用客户端提交公开数据预测标签的方式完成模型更新,替代传统的梯度参数上传机制,并引入自注意力增强ResNet网络架构以提升模型性能。此外,SARFL结合用户信用机制,动态评估各参与方的可靠性。实验结果表明,SARFL在测试数据集上准确率可达99.88%,且呈现较好的稳定性。在应对脏标签攻击和模型投毒攻击时,相较于现有主流联邦学习方法,SARFL在模型准确率与稳定性方面有显著提升,展现更优的防卸性能。 展开更多
关键词 联邦学习 投毒攻击 注意力机制 resnet
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基于DSG-ResNet34的聚乙烯燃气管道电熔焊接缺陷检测
6
作者 凌晓 刘露 +2 位作者 孙宝财 张正棠 徐晓刚 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期228-240,共13页
PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模... PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模型的缺陷检测方法,以实现对电熔焊接缺陷进行快速精准地检测。该网络模型由主干网络CBAM-ResNet34模块、动态稀疏门控金字塔DSG-FPN、多尺度检测头3个部分组成,首先通过主干网络CBAM-ResNet34结构从通道和空间两个维度提升网络模型对缺陷特征的关注度,然后通过动态稀疏门控金字塔DSG-FPN结构的动态稀疏门控模块、Inception模块、稀疏连接动态融合多尺度缺陷特征,有效保留小目标特征、抑制背景噪声,最后通过多尺度检测头结构将提取到的丰富特征转化为具体的检测结果。DSG-ResNet34模型的缺陷检测准确率最高可达95.5%、P2层精确率最高可达82.7%、小目标召回率最低为85.6%、检测速度可达68 fps、参数量为22.3×10^(6),该模型能快速定位识别孔洞、熔融面夹杂、结构畸变、冷焊这4类典型电熔焊接缺陷,检测性能与速度优于其他网络模型。为PE管道焊接质量智能化检测提供了高精度解决方案,对保障燃气管网安全运行具有重要意义。 展开更多
关键词 聚乙烯燃气管道 缺陷检测 电熔焊接 resnet34模型 特征金字塔
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新工科背景下基于ResNet的机械设计教学机器人设计研究
7
作者 郑默思 张亮 《自动化与仪器仪表》 2025年第8期143-147,共5页
为提高机械设计教学机器人对目标的自动抓取成功率,设计了一套基于改进ResNet101网络的机械设计教学机器人目标自动抓取系统。首先根据系统需求,将系统总体框架分为图像采集模块、目标检测模块、机器人自动抓取模块;然后从抓取工具、机... 为提高机械设计教学机器人对目标的自动抓取成功率,设计了一套基于改进ResNet101网络的机械设计教学机器人目标自动抓取系统。首先根据系统需求,将系统总体框架分为图像采集模块、目标检测模块、机器人自动抓取模块;然后从抓取工具、机器人、双目视觉相机方面,对系统硬件新型选型;接着对系统软件进行设计,并着重设计了机器人目标自动抓取算法,采用引入金字塔池化卷积组和网络剪枝的改进ResNet网络,对机器人目标进行检测;最后通过仿真对系统进行了验证。结果表明,改进ResNet网络对机器人目标检测的准确率为96.38%,平均绝对误差为1.58%;本系统在82次抓取测试中,仅存在1次目标自动抓取失败的情况,抓取成功率为98.78%。由此得出,本系统具有较高的目标自动抓取成功率,满足实际应用需求。 展开更多
关键词 机器人 自动抓取 目标检测 resnet网络 注意力机制 网络剪枝
原文传递
基于改进ResNet算法的学习情绪投入识别研究与设计
8
作者 肖祥林 《软件》 2025年第6期31-36,共6页
人工智能技术是驱动教育数字化转型的核心引擎,通过人脸微表情的变化,了解学习者情绪投入度,对及时调整教学策略有重要指导意义。本文提出了基于改进ResNet网络的微表情识别模型,通过优化Investment数据集和特征提取融合机制,突破了传... 人工智能技术是驱动教育数字化转型的核心引擎,通过人脸微表情的变化,了解学习者情绪投入度,对及时调整教学策略有重要指导意义。本文提出了基于改进ResNet网络的微表情识别模型,通过优化Investment数据集和特征提取融合机制,突破了传统动态表情捕捉的局限性,实现了学习情绪投入状态的精准量化分析。实验表明,该方法在微表情识别速度与准确率上较现有模型显著提升,为促进人工智能助力教育变革提供了技术支撑,对优化教学策略、推动个性化教育具有重要实践价值。 展开更多
关键词 resnet 改进 微表情 投入度
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基于1D-SE-ResNet的含风电电力系统动态分区惯量评估
9
作者 徐艳春 任建新 +2 位作者 宋文宇 席磊 MI Lu 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期119-132,共14页
随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neur... 随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neural network,1D-SE-ResNet)的系统动态分区惯量评估方法。首先,计算频率曲线趋势和数值近似距离,采用k-means聚类方法对系统进行动态分区并由S-C指标确定分区数量。然后,通过增加压缩和激励模块对一维残差神经网络进行改进,为每个通道提供权重从而提升网络性能,采集系统不同惯量水平和负荷扰动下的区域簇中心节点频率和频率变化率数据作为一维特征输入,区域有效惯量为输出,训练网络实现区域惯量评估。最后,在含风电的IEEE 39和IEEE 118系统上进行仿真。结果表明,在动态分区的基础上,训练好的1D-SE-ResNet可实现区域惯量的准确评估。 展开更多
关键词 频率响应特性 系统分区 分区惯量 一维压缩激励残差神经网络 惯量评估
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基于自适应卷积和注意力融合的ResNet人脸表情识别方法
10
作者 严武军 叶金霞 李建昌 《现代信息科技》 2025年第5期39-44,50,共7页
在实际应用中,人脸图像受光线、遮挡和姿态等因素影响,表情识别准确率较低。为此,提出一种融合自适应卷积和注意力机制的表情识别方法。该方法基于ResNet34网络,引入自适应卷积(AKConv)模块以捕捉多尺度特征,并整合注意力混合(ACmix)机... 在实际应用中,人脸图像受光线、遮挡和姿态等因素影响,表情识别准确率较低。为此,提出一种融合自适应卷积和注意力机制的表情识别方法。该方法基于ResNet34网络,引入自适应卷积(AKConv)模块以捕捉多尺度特征,并整合注意力混合(ACmix)机制提升分类精度。同时,采用滑动损失(SlideLoss)替代传统交叉熵损失函数,解决数据不平衡问题。实验结果表明,该模型在FER2013数据集上达到75.21%的准确率,验证了其有效性和优越性,为表情识别领域提供了新思路和方法。 展开更多
关键词 resnet 面部情绪识别 深度学习 注意力机制
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ResNet的大学图书馆信息素养评价系统构建
11
作者 马骅 《信息技术》 2025年第2期136-143,共8页
随着信息技术的持续发展,大学图书馆在信息服务能力方面面临着挑战。为了客观评价大学图书馆的信息服务能力,文中提出一种基于深度学习的评价模型。该研究采用残差网络进行特征提取,结合模型参数优化,以克服传统评价方法存在的主观性强... 随着信息技术的持续发展,大学图书馆在信息服务能力方面面临着挑战。为了客观评价大学图书馆的信息服务能力,文中提出一种基于深度学习的评价模型。该研究采用残差网络进行特征提取,结合模型参数优化,以克服传统评价方法存在的主观性强、准确性不高等问题。研究结果表明,基于残差网络特征提取与模型优化的评价模型准确率达到90%,且计算效率较高。该研究为图书馆信息服务能力评价提供了一个更准确高效的技术方案,使评价结果更具客观性和参考价值。 展开更多
关键词 resnet 信息服务能力 深度学习 模型训练 信息素养
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基于ResNet-UNet模型的DAS矸石浆体充填堵管监测技术
12
作者 柴敬 王梓名 +7 位作者 马晨阳 张丁丁 李至 周森 秋丰岐 吴玉意 冀汶莉 赵鹏翔 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第4期650-662,共13页
煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点... 煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点位进行监测和识别的方法;为评估所提出的技术方案,建立了15.14 m的环管模型,并进行注浆堵塞模拟试验。结果表明:相比于传统的UNet及ResNet网络,ResNet-UNet网络模型可在有效避免梯度爆炸问题的基础上,较为精准地对堵塞点位图像进行识别,堵塞点定位的准确率为97.83%,精确率为97.76%,召回率为94.80%,F1分数为0.958 9。该研究在全覆盖式监测矸石输送管道的基础上,有效解决了DAS传感监测时,由于其高灵敏度所带来的噪声处理难题,较为精确地实现了堵塞点的定位效果,研究为矸石浆体输送管道监测及堵塞点的定位问题提供了智能化的解决方案。 展开更多
关键词 分布式声波传感技术 矸石浆体管道输送 降噪算法 resnet-UNet模型 图像识别 堵塞定位
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基于注意力机制的ResNet18网络示功图识别方法研究
13
作者 韩建 周犹财 曹志民 《黑龙江科学》 2025年第18期82-85,88,共5页
针对抽油机故障诊断示功图方法识别率较低、训练时间长等问题提出一种基于注意力机制的ResNet18网络模型示功图图像识别算法,将空间注意力机制引入到网络中,引入通道注意力机制对残差模块进行改进,利用迁移学习在改进ResNet18网络模型... 针对抽油机故障诊断示功图方法识别率较低、训练时间长等问题提出一种基于注意力机制的ResNet18网络模型示功图图像识别算法,将空间注意力机制引入到网络中,引入通道注意力机制对残差模块进行改进,利用迁移学习在改进ResNet18网络模型上通过ImageNet预训练好的权重参数进行训练。实验结果表明,改进的模型在示功图识别任务中准确率可达95.87%,与其他网络相比具有更好的鲁棒性和适应性,为抽油机故障诊断研究提供了一定的参考。 展开更多
关键词 示功图识别 注意力机制 迁移学习 resnet18网络
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面向移动运维调度的DQN-SE-ResNet模型
14
作者 李超 白雪 赵永辉 《计算机仿真》 2025年第3期442-447,共6页
为了解决网络运营商在工作中出现网络故障时,处理故障效率低下的问题,将以深度强化学习算法中的Deep Q-Network(DQN)算法为基础,引入SENet注意力机制和深度残差网络,建立DQN-SE-ResNet模型。使得能根据运维人员的位置,在调度系统中完成... 为了解决网络运营商在工作中出现网络故障时,处理故障效率低下的问题,将以深度强化学习算法中的Deep Q-Network(DQN)算法为基础,引入SENet注意力机制和深度残差网络,建立DQN-SE-ResNet模型。使得能根据运维人员的位置,在调度系统中完成故障点维修的最优调度,提高故障解决效率,使故障解决的时间最短。同时,进行仿真,将调度结果在地图上表示。仿真结果表明:与通常情况下的就近调度法则相比,使用DQN-SE-ResNet算法可以减少约10%-30%的时间,可以更好的实现对维修人员的高效调度,在保障故障修复的前提下,完成最优化的运维人员派遣。 展开更多
关键词 深度强化学习 注意力机制 人员调度 深度残差网络
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基于ResNet-MHAM模型的山区耕地土壤有机质含量高光谱反演 被引量：3
15
作者 吴建高 汪泓 +3 位作者 张磊 杨隆珊 彭俊杰 龚明冲 《环境科学》 北大核心 2025年第4期2313-2324,共12页
针对贵州喀斯特山区耕地土壤有机质(SOM)含量高光谱遥感预测的精度和泛化能力不足的问题,提出了结合残差网络(ResNet)和多头注意力机制(MHAM)的一维高光谱反射数据模型(ResNet-MHAM).首先,采集贵州13个县市区188个土壤样品并检测光谱信... 针对贵州喀斯特山区耕地土壤有机质(SOM)含量高光谱遥感预测的精度和泛化能力不足的问题,提出了结合残差网络(ResNet)和多头注意力机制(MHAM)的一维高光谱反射数据模型(ResNet-MHAM).首先,采集贵州13个县市区188个土壤样品并检测光谱信息;其次,基于不同层数(34、50、101和152层)的ResNet结构并结合MHAM进行优化构建模型;最后,使用30%的数据集和十折交叉验证进行模型验证.实验结果显示,50层ResNet结构与MHAM的结合模型,在决定系数(R2)达到0.9172,均方根误差(RMSE)为7.4549 g·kg^(−1),表现出优于BPNN、SVM、PLSR、GPR和RF模型的准确性和泛化能力.研究结果为贵州山区SOM含量的高光谱预测提供了新的有效方法. 展开更多
关键词 高光谱 残差网络(resnet) 多头注意力机制(MHAM) 土壤有机质(SOM) 山区耕地
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基于圆周积分样本的Resnet1D雷达工作模式识别
16
作者 刘学 富云宵 徐洪洲 《计算机测量与控制》 2025年第11期267-273,共7页
针对传统的机器学习算法对脉冲描述字表征的雷达工作模式进行学习与识别时,存在对脉冲描述字捕获的准确率具有较高的依赖性以及识别准确率有限的问题;提出了一种基于圆周积分样本的Resnet1D模型的雷达工作模式识别方法;该方法采用积分... 针对传统的机器学习算法对脉冲描述字表征的雷达工作模式进行学习与识别时,存在对脉冲描述字捕获的准确率具有较高的依赖性以及识别准确率有限的问题;提出了一种基于圆周积分样本的Resnet1D模型的雷达工作模式识别方法;该方法采用积分双谱提取雷达工作模式的原始电磁信号高维表征样本特征,在保留电磁信号相位和幅度信息的同时,也实现了数据维度从二维至一维的降低;降低计算复杂度的同时不会丢失雷达工作模式携带的电磁信号特征信息;通过对比积分双谱特征,计算机仿真表明圆周积分特征具有较好的识别准确率,在信噪比0 dB条件下识别准确率超过95%。 展开更多
关键词 雷达工作模式识别 积分双谱 深度学习 resnet1D网络 多功能雷达
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基于ResNet的智能烟叶分级系统 被引量：1
17
作者 胡建欣 卢敏瑞 +5 位作者 钟永健 王辉 俞贝楠 曹思源 刘英 沈会良 《传感技术学报》 北大核心 2025年第1期96-103,共8页
在卷烟生产中,为确保品质稳定,需要对烤烟分级。不同等级烟叶外观差异小,分级难度大。为充分利用烟叶有效信息,提高自动化分级准确率,设计了基于ResNet18的多源图像智能烟叶分级系统。该系统同时采集反射及透射图像,反射图像可提供颜色... 在卷烟生产中,为确保品质稳定,需要对烤烟分级。不同等级烟叶外观差异小,分级难度大。为充分利用烟叶有效信息,提高自动化分级准确率,设计了基于ResNet18的多源图像智能烟叶分级系统。该系统同时采集反射及透射图像,反射图像可提供颜色及纹理信息,透射图像可提供厚度及脉络形状信息。采用Phase Correlation配准和拉普拉斯金字塔融合局部图像,得到烟叶的完整透射图像,采用IC-LK配准反射及透射图像,提升模型特征提取能力。以ResNet18为基础,设计了多源图像特征融合分级模型,通过引入透射图像,分级准确率可从88.0%提升至90.22%,表明了所设计系统及烟叶分级方法的有效性。 展开更多
关键词 烟叶分级 多源图像 多模态特征提取 系统设计 resnet
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基于联邦学习与改进IS-ResNet18的人脸识别
18
作者 黄飞 潘洪志 方群 《绵阳师范学院学报》 2025年第2期101-110,共10页
在人脸识别场景中,边缘端的人脸数据采集与云端的数据处理之间存在着隐私泄漏风险,同时为了保证人脸识别准确高效,提出了一种基于联邦学习与改进IS-ResNet18的人脸识别方法.该方法通过联邦学习框架在不需要获取边缘端人脸数据的情况下... 在人脸识别场景中,边缘端的人脸数据采集与云端的数据处理之间存在着隐私泄漏风险,同时为了保证人脸识别准确高效,提出了一种基于联邦学习与改进IS-ResNet18的人脸识别方法.该方法通过联邦学习框架在不需要获取边缘端人脸数据的情况下进行模型训练,优化ResNet18模型,采用Leaky-ReLU激活函数代替ReLU激活函数以减轻神经元死亡,添加了Inception模块,优化注意力机制SE模块,增强模型对重要特征的关注程度,提高模型的表达能力和性能,缓解梯度消失和梯度爆炸的问题,增强模型的稳定性.经实验验证,该方法不仅保护了用户隐私,还保持了较高的识别准确率,具备良好的可行性和实用性. 展开更多
关键词 联邦学习 人脸识别 隐私保护 resnet18
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改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法
19
作者 王宪彬 武婉婉 +2 位作者 包文龙 董晟 王云龙 《交通科技与经济》 2025年第3期61-67,共7页
针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型... 针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型最后全连接层、全阶段SE增强、仅在模型末尾阶段SE增强以及在每个残差块内部集成SE模块。经过训练与优化,确定SE-ResNet50的分类模型,该模型在路面状态分类任务中达到98.70%的高识别精确度。计算数据集上多种评估指标,利用混淆矩阵深入分析路面状态识别中易产生误判的类别。在数据集上进行训练和测试后,结果表明,SE-ResNet50模型取得了最佳的识别效果比第二名ResNet50的95.33%高出3.37个百分点,推理速度相较于AlexNet、VGG16和ResNet50分别提高了26.58%、32.97%、16.07%。 展开更多
关键词 交通运输 冰雪路面识别 resnet50模型 残差神经网络 SE模块 通道注意力
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基于ResNet-18的三维成矿预测方法研究 被引量：1
20
作者 陈宇恒 李晓晖 +3 位作者 袁峰 薛晨 谢先岗 郑超杰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期1357-1363,共7页
目前深部隐伏矿床成为中国东部地区主要找矿目标,利用基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的三维成矿预测方法能够更好地圈定找矿靶区,指导进一步勘探。文章以安徽省宣城市茶亭地区为研究实例,开展基于ResNet-18残差网... 目前深部隐伏矿床成为中国东部地区主要找矿目标,利用基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的三维成矿预测方法能够更好地圈定找矿靶区,指导进一步勘探。文章以安徽省宣城市茶亭地区为研究实例,开展基于ResNet-18残差网络(residual network,ResNet)的三维成矿预测方法研究。结果表明:基于ResNet-18的深层预测模型的训练准确率为99.62%;相较于逻辑回归模型和基于LeNet-5的预测模型,基于ResNet-18的三维预测模型能够在更小的成矿远景区范围内预测出更多的矿化单元,具备更优异的预测能力,可为三维成矿预测研究提供更强大的数据综合工具。 展开更多
关键词 三维卷积神经网络(3DCNN) 残差网络(resnet) 三维成矿预测 茶亭地区
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