期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于EfficientViT的加密流量实时分类方法
1
作者 姚利峰 蔡满春 +2 位作者 朱懿 陈咏豪 张溢文 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第18期273-289,共17页
随着网络技术的快速发展,实时高效地分类加密流量已成为网络管理和安全监测的关键需求。现有自监督预训练方法面临模型规模庞大、计算复杂度高、推理速度慢以及对大量训练数据的依赖等限制,难以满足边缘设备对实时性和高效性的要求。针... 随着网络技术的快速发展,实时高效地分类加密流量已成为网络管理和安全监测的关键需求。现有自监督预训练方法面临模型规模庞大、计算复杂度高、推理速度慢以及对大量训练数据的依赖等限制,难以满足边缘设备对实时性和高效性的要求。针对这一问题,提出了一种基于轻量化视觉Transformer的加密流量实时分类新方法——AgileViT。通过采用EfficientViT框架,优化模型架构和计算流程,显著降低了模型的规模和内存需求;通过设计级联分组代理注意力机制,有效减少了模型的计算复杂度,大幅提高了模型的推理效率,同时保持了高表达能力;提出并行轻量化残差块,应用归纳偏置,增强了对加密流量局部特征的学习能力,提高了模型在有限训练数据情况下的适应性和分类准确性。实验结果表明,所提的AgileViT方法在商业级数据集AppClassNet上,以仅1.179×10^(7)可训练参数的条件下,实现了85.38%的分类准确率和每样本149.45μs的推理速度,与现有的先进轻量化方法相比,在推理效率和分类性能上均显示出显著优势,有效解决了边缘设备上加密流量实时分类的核心挑战。 展开更多
关键词 加密流量分类 efficientvit 自注意力机制 轻量化网络 实时性能优化
在线阅读 下载PDF
基于轻量化YOLOv5的电气设备外部缺陷检测 被引量：7
2
作者 廖晓辉 谢子晨 +2 位作者 辛忠良 陈怡 叶梁劲 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期117-124,共8页
为了提高变电站电气设备外部缺陷实时检测的精度,同时让检测模型更加轻量化,提出了一种基于轻量化YOLOv5的电气设备外部缺陷检测方法。首先,构建电气设备外部缺陷图像数据集并进行数据增强处理。其次,采用3种优化策略对原YOLOv5进行改进... 为了提高变电站电气设备外部缺陷实时检测的精度,同时让检测模型更加轻量化,提出了一种基于轻量化YOLOv5的电气设备外部缺陷检测方法。首先,构建电气设备外部缺陷图像数据集并进行数据增强处理。其次,采用3种优化策略对原YOLOv5进行改进:通过引入EfficientViT网络改进算法主干网络,减少模型参数量,并在算法Neck部分中加入SimAM无参数注意力机制来提高变电站复杂背景下的识别精度,同时采用Soft-NMS模块来改进检测框筛选方式,避免出现缺陷漏检现象。最后,通过消融实验进行验证。结果表明:轻量化后的电气设备外部缺陷检测模型mAP值稳定在86.4%,与原模型相比提高了1.2百分点,模型参数量减少了20%,计算量减少了38%,模型大小为11 MB,比原模型减少了19.7%。改进后的模型能够满足设备外部缺陷实时检测的要求,可以实现模型的轻量化部署。 展开更多
关键词 缺陷检测 电气设备 轻量化YOLOv5 efficientvit网络 SimAM注意力 Soft-NMS结构
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部