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基于改进MobileViT的玉米拔节期植株品种识别研究
1
作者 弋骐嘉 刘成忠 +2 位作者 韩俊英 周玉乾 李永生 《软件工程》 2025年第10期1-5,共5页
为促进玉米产业发展和种质资源保护,提出了基于改进MobileViT的MR-MobileViT模型。首先,采用MobileViT作为基础网络模型,并将其激活函数从SiLU替换为Meta-ACON-C;其次,在特征融合阶段加入残差连接,增强特征表达的丰富性。实验结果表明,... 为促进玉米产业发展和种质资源保护,提出了基于改进MobileViT的MR-MobileViT模型。首先,采用MobileViT作为基础网络模型,并将其激活函数从SiLU替换为Meta-ACON-C;其次,在特征融合阶段加入残差连接,增强特征表达的丰富性。实验结果表明,相较于MobileViT基础网络,MR-MobileViT在准确率、精确率、召回率和F1值上分别提升了2.60%、2.40%、2.72%和2.69%。与常用模型(如RegNet、ResNet、GoogLeNet)相比,准确率分别提高了0.77%、0.94%和4.73%。该研究表明,MR-MobileViT在玉米拔节期品种识别中表现优异,为玉米品种的准确识别提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 玉米拔节期品种识别 MobileViT meta-acon-C 残差连接
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基于深度学习的图书破损检测方法研究
2
作者 张志颖 刘竟 +1 位作者 许梦怡 郭剑明 《计算技术与自动化》 2025年第3期141-146,共6页
破损图书管理和维护是图书馆中的一项重要工作。在进行破损图书筛查时,传统的人工筛查效率低下且易受主观因素影响,难以满足现代图书馆的需求。因此,提出了一种基于深度学习的图书破损检测模型。本文以YOLOv5为基础模型,引入CBAM注意力... 破损图书管理和维护是图书馆中的一项重要工作。在进行破损图书筛查时,传统的人工筛查效率低下且易受主观因素影响,难以满足现代图书馆的需求。因此,提出了一种基于深度学习的图书破损检测模型。本文以YOLOv5为基础模型,引入CBAM注意力机制、Meta-ACON激活函数和加权双向特征金字塔网络(BiFPN)对其进行改进。所提模型的mAP0.5达到了94.89%,其中破损图书类别的AP达到了94.59%,与YOLOv5s相比提高了2.42%。该模型可以在不同背景下提供良好的检测性能,有助于提高筛查破损图书的效率,及时维护破损的图书。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 YOLOv5 破损图书检测 CBAM meta-aconBiFPN
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融合ResNet和GRU的工业入侵检测方法
3
作者 耿丽 何戡 +1 位作者 宗学军 孙永超 《沈阳化工大学学报》 2025年第2期208-216,共9页
针对传统的工业入侵检测算法存在数据特征提取不充分、收敛速度慢、深层网络存在网络退化及传统的激活函数对网络性能改善不明显的问题,提出了一种融合残差网络(residual network,ResNet)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),以... 针对传统的工业入侵检测算法存在数据特征提取不充分、收敛速度慢、深层网络存在网络退化及传统的激活函数对网络性能改善不明显的问题,提出了一种融合残差网络(residual network,ResNet)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),以自适应(Meta-ACON)激活函数作为激活函数的工业入侵检测方法.首先,使用ResNet对工业流量数据进行深度特征提取,解决网络退化问题;其次,采用Meta-ACON激活函数改进ReLU激活函数,通过优化转换因子自适应选择是否激活,从而提高模型精度;再次,使用GRU对长期序列信息进行保留,并对数据的时序特征进行学习,解决梯度消失问题;最后,使用Softmax分类器进行分类,得到分类结果的概率.通过UNSW-NB15数据集开展实验,利用密西西比州大学天然气管道数据集进行验证,结果表明:与其他检测模型相比,所提模型在准确率、精确率、召回率等方面均有提高,证明了其在工业环境下的适用性和有效性. 展开更多
关键词 工控网络安全 入侵检测 残差网络 门控循环单元 meta-acon激活函数
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基于改进特征金字塔的轮胎X光图像缺陷检测 被引量：2
4
作者 吴则举 宋丽君 冀杨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期270-279,共10页
针对轮胎X光缺陷图像背景纹理复杂、缺陷目标较小的问题,在带有特征金字塔结构的Faster R-CNN网络基础上做出改进,提出一种轮胎缺陷检测网络。针对特征金字塔底层感受野较小的问题,将空洞-深度可分离卷积和多分支结构结合,设计了轻量型... 针对轮胎X光缺陷图像背景纹理复杂、缺陷目标较小的问题,在带有特征金字塔结构的Faster R-CNN网络基础上做出改进,提出一种轮胎缺陷检测网络。针对特征金字塔底层感受野较小的问题,将空洞-深度可分离卷积和多分支结构结合,设计了轻量型的感受野扩增模块。针对特征金字塔顶层特征图分辨率不足的问题,提出一种新型金字塔结构BE-FPN(bottom embedding feature pyramid network),将底层特征图经过感受野扩增模块后与顶层信息快速归一化融合,减少了底层特征传递到顶层特征时过长路径导致的信息损失。此外,在ResNet-50网络引入动态可学习的激活函数Meta-ACON,有效改进了网络检测性能。改进后的网络取得了94.07%的平均精度均值(mAP),与基线网络相比,精度提升4.5个百分点,正判率提高了14.4个百分点,参数量仅增加4.77%,每张图片检测时间仅增加0.009 s。实验结果表明,设计的网络在轮胎X光缺陷检测方面具有优良的性能,能够满足工厂生产线对检测精度和检测时间的要求。 展开更多
关键词 深度学习 缺陷检测 特征融合 meta-acon
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基于改进YOLOv7的红外行人目标检测方法 被引量：1
5
作者 李长海 《汽车工程师》 2024年第8期15-21,共7页
针对红外行人目标检测过程中,图像中行人目标特征不显著、小目标密集、背景复杂等因素导致的检测不全、误检率高等问题,提出了一种基于改进YOLOv7的红外行人目标检测算法。首先,以YOLOv7-tiny模型为基础,采用基于通道注意力机制的空间... 针对红外行人目标检测过程中,图像中行人目标特征不显著、小目标密集、背景复杂等因素导致的检测不全、误检率高等问题,提出了一种基于改进YOLOv7的红外行人目标检测算法。首先,以YOLOv7-tiny模型为基础,采用基于通道注意力机制的空间金字塔池化(CASPP)模块替换原始空间金字塔池化(SPP)模块,使模型更注重行人特征的提取;然后,引入基于Meta-ACON激活函数的卷积模块(CBM),进一步抑制背景噪声,保留行人细节;最后,提出一种alpha融合数据增强方法,以丰富样本的多样性,提高模型在复杂环境中的稳定性。基于FLIR数据集的验证结果表明,与YOLOv7-tiny算法相比,所提出的方法精度提高了3%,计算量减少了38%,更适用于红外行人目标检测场景。 展开更多
关键词 红外图像 行人检测 注意力机制 meta-acon YOLOv7
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基于NATCA-GreaterYOLO的航拍小目标检测 被引量：3
6
作者 艾振华 臧升睿 +4 位作者 陈敏 陈倩倩 迟洁茹 杨国为 于腾 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2023年第2期18-25,共8页
为解决通用目标检测模型在无人机航拍场景下存在的物体尺度变化剧烈及复杂的背景干扰等问题,本文主要对基于NATCA-Greater YOLO的航拍小目标检测进行研究。在特征提取网络的最后一层,加入邻域注意力转换器(neighborhood attention trans... 为解决通用目标检测模型在无人机航拍场景下存在的物体尺度变化剧烈及复杂的背景干扰等问题,本文主要对基于NATCA-Greater YOLO的航拍小目标检测进行研究。在特征提取网络的最后一层,加入邻域注意力转换器(neighborhood attention transformer,NAT),以保留足够的全局上下文信息,并提取更多不同的特征。同时,在特征融合网络(Neck)部分,加入坐标注意力(coordinate attention,CA)模块,以获取通道信息和更长范围的位置信息,将原卷积块中的激活函数替换为Meta-ACON,并使用NAT作为新网络的预测层,以VisDrone2019-DET目标检测数据集为基准,在VisDrone2019-DET-test-dev数据集上进行测试。为了评估NATCA-Greater YOLO模型在航拍小目标检测任务中的有效性,采用Faster R-CNN、RetinaNet和单步多框目标检测(single shot multiBox detector,SSD)等检测网络在测试集上进行对比检测。研究结果表明,NATCA-Greater YOLO检测的平均精度为42%,与最先进的检测网络TPH-YOLOv5相比,NATCA-Greater YOLO的检测精度提升了2.9%,说明该模型可以准确地定位并识别目标。该研究具有一定的创新性。 展开更多
关键词 NAT CA meta-acon 小目标检测
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遥感图像密集小目标全方位精准检测算法 被引量：1
7
作者 张云佐 郭威 李文博 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1105-1113,共9页
针对遥感图像中目标排列密集且方向不相同,导致现有检测算法难以准确定位实例目标的问题,提出了一种遥感图像密集小目标全方位精准检测算法。首先,为提升特征提取能力,在主干网络的残差结构中引入Meta-ACON激活函数,自适应地学习信道特... 针对遥感图像中目标排列密集且方向不相同,导致现有检测算法难以准确定位实例目标的问题,提出了一种遥感图像密集小目标全方位精准检测算法。首先,为提升特征提取能力,在主干网络的残差结构中引入Meta-ACON激活函数,自适应地学习信道特征的重要性;其次,提出一种加强连接特征金字塔网络,重新设计了用于深浅层特征融合的侧向连接部分,并在同层次特征图输入与输出之间添加了跳跃连接,丰富特征语义信息;再次,引入角度预测分支,使用环形平滑标签方法将角度回归问题转化为分类问题,在实现目标框旋转的同时解决了旋转框边界突变的问题;最后,设计针对旋转检测框的后处理方法(Rotate-Soft-NMS),通过抑制检测框的置信度去除相邻的重复旋转检测框。在DOTA数据集上的实验结果表明:该算法的平均精度均值达到76.15%,相比于基准模型YOLOv5m提升了5.22%,与其他先进算法相比取得了最好的检测结果。本文算法对复杂遥感场景的目标具有更优的检测效果。 展开更多
关键词 计算机应用 遥感目标检测 meta-acon激活函数 加强连接特征金字塔网络 角度预测 旋转检测框
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