期刊文献+
共找到46篇文章
< 1 2 3 >
每页显示 20 50 100
Mortuary Rite Among the Mishing Tribe in aRural Context of Assam
1
作者 Arifur Zaman 《Cultural and Religious Studies》 2015年第4期177-184,共8页
Death is one of the urgent crises event in human society that occur during the lifecycle of each individual. It has anintegral relation with religion, especially with rites and rituals, through which the deceased pers... Death is one of the urgent crises event in human society that occur during the lifecycle of each individual. It has anintegral relation with religion, especially with rites and rituals, through which the deceased person is appeased withthe intervention of supernatural. FurtherInore, the death rites, popularly known as funeral rites, which incorporatethe deceased into the world of the dead are more extensively elaborated and assigned the greatest importance.Mourning is integral element related with the death and during the event social life is suspended for all thoseaffected by it and length of the period increases with the closeness of social ties with the deceased. In every society,there are certain customs related to death, as well as disposal of the corpse which reflect the parochial belief systemassociated with the event. In this paper, an attempt has been made to evaluate the customs associated with disposalof the death, integral parochial religious rites and rituals among the Mishings of Upper Assam, India. 展开更多
关键词 mishing death oblation Assamese Hindu Vaishnavism
在线阅读 下载PDF
基于机器视觉的生咖啡豆缺陷检测模型研究
2
作者 任杰 邵凯青 +3 位作者 胡鑫 张静娜 刘学渊 朱代根 《山东农业科学》 北大核心 2025年第7期152-158,共7页
为了提高分拣过程中生咖啡豆缺陷检测的准确率,本研究提出了一种基于改进YOLOv5s的咖啡豆检测模型。首先,对采集的图像进行迭代和增强,建立了含有不同咖啡豆缺陷的数据集。其次,在模型原有的网络结构中增加小目标检测层,提高算法在密集... 为了提高分拣过程中生咖啡豆缺陷检测的准确率,本研究提出了一种基于改进YOLOv5s的咖啡豆检测模型。首先,对采集的图像进行迭代和增强,建立了含有不同咖啡豆缺陷的数据集。其次,在模型原有的网络结构中增加小目标检测层,提高算法在密集场景下的表现;引入坐标注意力(CA)机制,增强模型的特征表达能力;同时将激活函数替换为Mish函数,使信息能更好地传递至神经网络中,提升模型的精确率和泛化性能。实验结果表明,相较于原始模型,改进模型在精确率和平均精度均值上分别提高了6.8个百分点和1.1个百分点,对不同数量咖啡豆及在光照复杂情况下的平均置信度均能达到0.90以上,均优于原始模型。该改进模型适用于检测未分类的生咖啡豆,可为咖啡豆的机械化分选技术提供理论基础。 展开更多
关键词 生咖啡豆 缺陷检测 机器视觉 深度学习 CA注意力机制 Mish函数
在线阅读 下载PDF
改进UNet++模型的脑肿瘤图像分割算法 被引量:1
3
作者 付豪 张振利 陈源 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期398-407,共10页
针对计算机辅助脑肿瘤图像边缘分割模糊、分割精度不高的问题,提出了一种改进的嵌套UN-et++脑肿瘤图像分割算法.首先,设计MCAM(Mishcoordinateattentionmodule)模块代替原UNet++的特征提取部分,嵌入坐标注意力机制(coordinateattention,... 针对计算机辅助脑肿瘤图像边缘分割模糊、分割精度不高的问题,提出了一种改进的嵌套UN-et++脑肿瘤图像分割算法.首先,设计MCAM(Mishcoordinateattentionmodule)模块代替原UNet++的特征提取部分,嵌入坐标注意力机制(coordinateattention,CA)关注不同方向上的位置信息以增强特征提取能力,使用Mish激活函数替换ReLU激活函数防止出现梯度消失,提高脑肿瘤图像分割精度和泛化能力;其次,在特征提取后加入SME(squeezeMishexcitation)模块进行挤压和激励,扩大特征图的感受野以增强对肿瘤特征的学习能力;最后,利用焦点Dice损失函数关注模糊样本的分割,从而改善脑肿瘤图像边缘分割模糊的问题.提出的算法在Figshare数据集上进行仿真实验,实验结果表明,在均值交并比(MIoU)、类别平均像素准确率(MPA)、骰子系数(Dice)和豪斯多夫距离(Hausdorffdistance,HD)评估指标上分别达到83.26%、81.91%、86.45%和18.57mm.与3DUNet、Swin-UNet、DD-UNet、LRAE-UNet和AI-UNet等算法进行对比,证明提出的算法分割效果更优. 展开更多
关键词 脑肿瘤图像分割 UNet++ MCAM CA注意力机制 Mish激活函数 SME 焦点Dice损失函数
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv5s的车辆检测研究 被引量:1
4
作者 刘大鹏 蔡慧 林海峰 《微型电脑应用》 2025年第1期281-285,290,共6页
针对真实道路环境下车辆由于遮挡而导致的检测精度不高、漏检误检的问题,提出一种基于YOLOv5s网络的改进车辆目标检测模型。为了增强车辆的重要特征并抑制一般特征以强化检测网络对车辆目标的提取能力,在Backbone层中加入坐标注意力(CA... 针对真实道路环境下车辆由于遮挡而导致的检测精度不高、漏检误检的问题,提出一种基于YOLOv5s网络的改进车辆目标检测模型。为了增强车辆的重要特征并抑制一般特征以强化检测网络对车辆目标的提取能力,在Backbone层中加入坐标注意力(CA)模块并通过对比试验来探究CA的最佳引入位置。为加快收敛速度和提高车辆识别的准确率,将损失函数改进为相似性交并比损失(SIoU)。为提高模型的非线性表达能力,将激活函数更换成效果更好的Mish函数。实验结果表明,改进后算法的精确率提升了13.4个百分点,召回率提升了5.1个百分点,平均精度提升了2.5个百分点,有效提高了车辆检测精度,改善了漏检误检的情况。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv5s 坐标注意力 SIoU Mish
在线阅读 下载PDF
基于优化YOLOv7⁃Tiny的表情识别算法
5
作者 常星花 王建荣 《测试技术学报》 2025年第2期113-120,共8页
表情识别不仅能够提升人机交互体验,推动情感计算的发展,还可以辅助心理健康评估和治疗,提升社会安全和监控效率。为了提高表情识别的检测平均精度,提出了一种基于优化YOLOv7-tiny的表情识别算法。首先,将YOLOv7-tiny中原有的激活函数... 表情识别不仅能够提升人机交互体验,推动情感计算的发展,还可以辅助心理健康评估和治疗,提升社会安全和监控效率。为了提高表情识别的检测平均精度,提出了一种基于优化YOLOv7-tiny的表情识别算法。首先,将YOLOv7-tiny中原有的激活函数替换为Mish函数,提高了模型的优化能力;在YOLOv7-tiny的主干网络上再增加CA注意力机制,提高了对目标感兴趣区域的注意,增加了检测的平均精度;最后,将Neck层的上采样部分替换为轻量级上采样算子CARAFE,提高了特征融合能力。实验结果表明,优化后算法的检测效果有了明显的提升,与原始YOLOv7-tiny相比,模型的mAP@0.5提高了1.6百分点,达到88.6%,mAP@0.5:0.95提高了1.3百分点,达到64%;图片检测速度达到每张图片5.0 ms,而且模型保持了轻量化。 展开更多
关键词 目标检测 表情识别 YOLOv7-tiny 注意力机制 Mish函数 CARAFE算子
在线阅读 下载PDF
改进YOLOv7-Tiny的电力现场作业安全装备实时检测算法
6
作者 王敬启 《自动化技术与应用》 2025年第9期89-94,共6页
针对电力现场作业安全装备检测实时性差且精度低等一系列问题,提出一种改进YOLOv7-Tiny的电力现场作业安全装备检测方法。首先,利用Mish激活函数和全维度动态卷积替换原网络结构中的激活函数和标准卷积,简化算法部分结构,减少计算量和... 针对电力现场作业安全装备检测实时性差且精度低等一系列问题,提出一种改进YOLOv7-Tiny的电力现场作业安全装备检测方法。首先,利用Mish激活函数和全维度动态卷积替换原网络结构中的激活函数和标准卷积,简化算法部分结构,减少计算量和参数量,提升模型的准确度和泛化性;其次,引入加权双向特征金字塔网络结构作为原模型特征融合模块的结构,并提出基于全局注意力机制改进自适应空间特征融合方式,增强模型跨尺度融合,提升融合特征全局感受和检测精度;最后,通过实验对所提方法的有效性进行验证,实验结果表明,改进算法具有良好的检测效果,较原算法检测平均精度率提升4.6%,且能够较好地检测到漏检目标和叠加目标。 展开更多
关键词 改进YOLOv7-Tiny Mish激活函数 全维度动态卷积 全局注意力机制
在线阅读 下载PDF
多模态数据融合的加工作业动态手势识别方法 被引量:3
7
作者 张富强 曾夏 +1 位作者 白筠妍 丁凯 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期30-36,共7页
为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像... 为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像两种模态数据进行特征提取;其次,将两种模态数据识别结果在决策层按最大值规则进行融合,同时,将原模型使用的Relu激活函数替换为Mish激活函数优化梯度特性;最后,通过3组对比实验得到6种动态手势的平均识别准确率为96.8%。结果表明:所提方法实现了加工作业中动态手势识别的高准确率和高鲁棒性的目标,对人机交互技术在实际生产场景中的应用起到推动作用。 展开更多
关键词 多模态数据融合 加工作业 动态手势识别 C3D Mish激活函数 人机交互
在线阅读 下载PDF
基于ResNet与分离注意力机制的肺部超声图像分类系统设计 被引量:5
8
作者 杨倩茹 郭峻氚 《中国医疗设备》 2024年第10期52-57,共6页
目的为解决传统的深度学习模型在处理具有多样性图像质量和微妙病变区域差异的肺部超声图像方面性能不佳的问题,设计一种基于残差网络(Residual Network,ResNet)与分离注意力机制的肺部超声图像分类系统。方法采用ResNet152作为基础模型... 目的为解决传统的深度学习模型在处理具有多样性图像质量和微妙病变区域差异的肺部超声图像方面性能不佳的问题,设计一种基于残差网络(Residual Network,ResNet)与分离注意力机制的肺部超声图像分类系统。方法采用ResNet152作为基础模型,结合分离注意力机制,通过对肺部超声图像进行预处理、数据增强和标准化处理,以提高模型的特征提取和分类能力。模型首先通过ResNet152进行深度特征提取,随后在各层引入分离注意力机制,增强模型对重要图像特征的关注,从而提高分类性能。结果实验结果表明,优化后模型与原始模型相比,分类准确度在A线、B线、胸腔积液和肺实变上分别提升了0.51%、0.95%、14.17%和6.29%。通过消融实验,当同时使用Mish函数和分离注意力机制时,混合模型达到了97.92%的准确度。结论本文提出的融合ResNet与分离注意力机制的肺部超声图像分类系统模型可为临床超声诊断提供较高的参考价值。 展开更多
关键词 残差网络 分离注意力机制 Mish函数 ResNet152 肺部超声图像 深度特征提取 图像分类 超声诊断
暂未订购
基于改进卷积神经网络的中药饮片图像识别 被引量:9
9
作者 李玥辰 赵晓 +1 位作者 王若男 杨晨 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第9期3596-3604,共9页
为解决AlexNet网络模型在中药饮片图像识别中存在的识别准确率和鲁棒性不够理想的问题,以常见的50种中药饮片为研究对象,对AlexNet网络模型进行改进优化。首先通过拍摄以及搜索引擎获取中药饮片图像,并对图像进行数据扩充以及细节增强... 为解决AlexNet网络模型在中药饮片图像识别中存在的识别准确率和鲁棒性不够理想的问题,以常见的50种中药饮片为研究对象,对AlexNet网络模型进行改进优化。首先通过拍摄以及搜索引擎获取中药饮片图像,并对图像进行数据扩充以及细节增强预处理。其次对AlexNet网络模型进行优化改进,通过缩减原网络的卷积核个数和卷积核大小、使用全局平均池化(global average pooling,GAP)替代全连接层以减少网络参数;去除局部响应归一化(local response normalization,LRN)层、引入批量归一化(batch normalization,BN)层和使用Lion优化算法替代随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)优化算法以提高网络训练速度;使用Mish激活函数替代ReLU激活函数和引入通道注意力机制SENet网络以提高模型的识别精度。实验结果表明,改进后的网络模型相比于AlexNet网络模型,平均识别率提高了6.1%,平均损失率下降了14.4%,网络参数由原来的60 M缩减至1 M,该结果表明在中药饮片数据集上,改进后的网络模型具有更高的识别率和更好的鲁棒性,可为中药饮片图像识别领域的进一步发展提供有力支持。 展开更多
关键词 AlexNet网络 中药饮片 全局平均池化 Lion优化算法 Mish激活函数 SENet网络
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv5的车辆检测方法研究
10
作者 赵月爱 王哲 《现代计算机》 2024年第8期31-37,共7页
基于YOLOv5s对交通道路上前方车辆的检测进行了研究,为提高车辆检测精度,对原YOLOv5s网络模型进行了改进。首先,将Mish激活函数应用于YOLOv5s模型之中代替原有的ReLU函数,使用更平滑的Mish激活函数有效避免梯度消失的问题。其次,采用Bi... 基于YOLOv5s对交通道路上前方车辆的检测进行了研究,为提高车辆检测精度,对原YOLOv5s网络模型进行了改进。首先,将Mish激活函数应用于YOLOv5s模型之中代替原有的ReLU函数,使用更平滑的Mish激活函数有效避免梯度消失的问题。其次,采用BiFPN作为特征金字塔,增加了特征传递的信息通道,提升模型的感知能力和上下文信息的关联能力。最后,引入EIoU作为损失函数的一部分,准确地表示预测框和真实框之间的位置关系,间接地使收敛速度提升。在D2⁃City数据集上的实验表明,改进后的YOLOv5s平均精度mAP0.5为84.2%,比原始YOLOv5s算法提升了2个百分点。 展开更多
关键词 YOLOv5s 车辆检测 Mish BiFPN EIoU
在线阅读 下载PDF
改进YOLOX-S的偏光片表面缺陷检测算法 被引量:3
11
作者 陈乐 周永霞 祖佳贞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期295-303,共9页
偏光片是液晶显示器的重要组成部分,其表面缺陷不仅会降低液晶显示器的显示质量,甚至可能造成整个液晶面板的报废。针对偏光片表面缺陷存在尺度差异大、形状变化多样的问题,提出一种改进YOLOX-S的偏光片表面缺陷检测算法。提出自适应平... 偏光片是液晶显示器的重要组成部分,其表面缺陷不仅会降低液晶显示器的显示质量,甚至可能造成整个液晶面板的报废。针对偏光片表面缺陷存在尺度差异大、形状变化多样的问题,提出一种改进YOLOX-S的偏光片表面缺陷检测算法。提出自适应平衡特征金字塔(ABFP)模块充分融合主干网提取的多级特征,并通过单个卷积增加检测分支,进一步增强模型的多尺度检测能力。在ABFP中引入注意力模块CBAM关注重要特征。采用CIo U损失函数的同时使用Mish激活函数替代Si LU激活函数。实验结果表明,改进的算法在偏光片表面缺陷数据集上的m AP_(50)和m AP_(50:95)分别达到92.97%和55.16%,相比YOLOX-S(FPN)提升了1.86和1.34个百分点,每秒检测帧数(FPS)达到50,基本满足工业实时检测的需求。 展开更多
关键词 偏光片表面 缺陷检测 YOLOX-S 自适应平衡特征金字塔 CIoU Mish
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv5s的轻量化牛油果成熟度检测方法 被引量:1
12
作者 孙毅 张双德 《信息技术与信息化》 2024年第10期103-107,共5页
为实现牛油果成熟度的快速精确检测,提升牛油果物流链的自动化水平,提出了一种轻量化YOLOv5s模型检测方法。首先,将RepGhost作为轻量化主干网络引入为模型的主干网络,大幅度加快检测速度;其次,添加激活函数Mish模块,使得模型更好地实现... 为实现牛油果成熟度的快速精确检测,提升牛油果物流链的自动化水平,提出了一种轻量化YOLOv5s模型检测方法。首先,将RepGhost作为轻量化主干网络引入为模型的主干网络,大幅度加快检测速度;其次,添加激活函数Mish模块,使得模型更好地实现相关特征传递。在此基础上引入数据增强,提升模型泛化能力和模型检测的性能。结果表明,改进后的YOLOv5s模型对未成熟、半成熟、成熟牛油果的检测精度分别提升了5.1、4.1、9.6个百分点,平均精度提升了6.3个百分点,@map0.5提升了7.1个百分点,检测速度达到117帧/s。对比当前主流检测模型YOLOv5s,改进后的模型性能更加优异,能够为牛油果物流链条提供一种轻量化、高精度的自动化成熟度检测方案。 展开更多
关键词 牛油果成熟度检测 RepGhost Mish YOLOv5 轻量化
在线阅读 下载PDF
结合注意力机制的轻量化人脸表情识别方法
13
作者 白武尚 何秋生 +1 位作者 王凯 曹京威 《太原科技大学学报》 2024年第5期474-479,486,共7页
针对目前人脸表情识别方法存在参数量多、计算资源消耗大和识别精度低的问题,研究一种轻量化的人脸表情识别方法。首先,对MobileNet V3L网络层数进行缩减,同时将倒残差结构中间通道数和输出通道数增大至原来的1.5~3.2倍。其次,引入改进... 针对目前人脸表情识别方法存在参数量多、计算资源消耗大和识别精度低的问题,研究一种轻量化的人脸表情识别方法。首先,对MobileNet V3L网络层数进行缩减,同时将倒残差结构中间通道数和输出通道数增大至原来的1.5~3.2倍。其次,引入改进的条件坐标注意力机制,在坐标信息嵌入中根据中间通道的数量,选择平均池化或最大池化进行编码,提取面部表情在空间和通道位置上的详细信息。最后,使用Mish代替h-swish激活函数,实现特征提取后的非线性化。在公开数据集FERPlus和RAF-DB进行实验,结果表明,所提方法比原始MobileNet系列模型识别精度分别提高0.60%和1.07%以上。所提方法比Ada-CM网络推理速度提升21.94%,识别精度提高0.49%以上,实验表明该方法具有良好的识别性能。 展开更多
关键词 表情识别 轻量化 条件坐标注意力机制 Mish激活函数
在线阅读 下载PDF
基于Mish函数的神经网络算法在电感辨识中的应用
14
作者 刘钰 李欣燃 邵慧威 《时代汽车》 2024年第19期7-9,共3页
随着永磁电机运行过程中转速的升高,电机的内部参数会随着磁路饱和逐渐发生改变,其中电感参数对电机的稳态和动态运行性能影响较大。本文基于模型参考自适应的理论基础,提出了加入神经网络算法对d、q轴电感进行辨识的算法,并采用mish函... 随着永磁电机运行过程中转速的升高,电机的内部参数会随着磁路饱和逐渐发生改变,其中电感参数对电机的稳态和动态运行性能影响较大。本文基于模型参考自适应的理论基础,提出了加入神经网络算法对d、q轴电感进行辨识的算法,并采用mish函数作为激活函数应用到神经网络算法中,并将辨识结果应用到电机矢量控制中,仿真结果验证了该激活函数的有效性,在不影响电机系统正常运行的同时,提升了辨识过程中的收敛速度。 展开更多
关键词 参数辨识 神经网络 mish函数 收敛速度
在线阅读 下载PDF
基于yolov5的弱光环境航拍车辆检测
15
作者 信博夫 《电脑与电信》 2024年第1期78-83,共6页
针对yolov5检测无人机航拍图像时对弱光背景目标监测性能不佳这一问题,基于深度学习方法提出了一种改进算法。首先对目标数据集visdrone2019进行数据归一化,提高后续训练效果。而后对yolov5引入添加了Mish激活函数的动态卷积核和使用分... 针对yolov5检测无人机航拍图像时对弱光背景目标监测性能不佳这一问题,基于深度学习方法提出了一种改进算法。首先对目标数据集visdrone2019进行数据归一化,提高后续训练效果。而后对yolov5引入添加了Mish激活函数的动态卷积核和使用分布式偏移卷积替换C3块的C3_DSConv模块,并将上述两种卷积结构融合到yolov5网络中;对网络嵌入Bi-Former注意力机制,提升对小目标检测精度。综上所述,最终得到MODB-yolov5模型,实验结果证明该模型的mAP和recall均有提高,检测阴影、黑暗环境中的车辆时精确度明显上升,且FPS较高,这保证了模型仍可用于快速检测或者实时监测。 展开更多
关键词 无人机航拍图像 深度学习 Mish激活函数 动态卷积核 注意力机制
在线阅读 下载PDF
改进YOLOv7-tiny的目标检测轻量化模型 被引量:30
16
作者 刘浩翰 樊一鸣 +1 位作者 贺怀清 惠康华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第14期166-175,共10页
当前目标检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的边缘终端设备上,为此,提出一种改进的YOLOv7-tiny模型。引入ShuffleNet v1网络,改进后作为新的特征提取网络,增强对图像特征的提取,降低计算复杂度,获取更多丰富的语... 当前目标检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的边缘终端设备上,为此,提出一种改进的YOLOv7-tiny模型。引入ShuffleNet v1网络,改进后作为新的特征提取网络,增强对图像特征的提取,降低计算复杂度,获取更多丰富的语义信息,进一步提升检测精度;引入GSConv(鬼影混洗卷积)模块改进网络的Neck层,在降低参数量和计算量前提下,提升检测效果;采用Mish激活函数,增加非线性表达,提高模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的模型与原模型相比,精度提高了3.3%,参数量和计算量分别下降了4.8%和13.7%,模型规模降低了8.7%。改进后的YOLOv7-tiny在保持较高的精度下,降低了模型的参数量和计算量,进一步提升了检测效果,为在边缘终端设备部署提供了可行性。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv7-tiny ShuffleNet v1 轻量化 Mish激活函数 GSConv模块
在线阅读 下载PDF
改进YOLOX的药品泡罩铝箔表面缺陷检测方法 被引量:8
17
作者 胡海涛 杜昊晨 +2 位作者 王素琴 石敏 朱登明 《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期803-814,共12页
药品泡罩包装中铝箔表面包含各种字体和图案信息,而且铝箔表面凹凸不平,拍摄中会出现明暗分布不均的情况,可导致缺陷特征和铝箔表面特征相似度较高。针对YOLOX模型无法更加准确区分缺陷特征和铝箔表面特征的问题,提出一种改进YOLOX模型... 药品泡罩包装中铝箔表面包含各种字体和图案信息,而且铝箔表面凹凸不平,拍摄中会出现明暗分布不均的情况,可导致缺陷特征和铝箔表面特征相似度较高。针对YOLOX模型无法更加准确区分缺陷特征和铝箔表面特征的问题,提出一种改进YOLOX模型的表面缺陷检测方法。首先,为了使输入到Prediction网络的信息更具全局性,需要对Neck网络中特征图的全局特征进行分析,于是将Neck网络的CSP模块替换成transformer encoder模块。同时YOLOX模型具有较深的深度,为了有效地提高分类精度,使用Mish激活函数替换Swish激活函数。然后针对缺陷特征和铝箔表面特征相似导致缺陷区域和背景区域分类困难的问题,在损失函数中引入focal loss。实验结果表明,改进的模型对铝箔表面缺陷检测的mAP为90.17%,比原始的YOLOX模型提高了4.95%,并且改进的模型能够降低和铝箔表面特征相似度较高的缺陷误检和漏检的概率。 展开更多
关键词 铝箔表面 缺陷检测 YOLOX transformer编码器 Mish focal损失函数
在线阅读 下载PDF
改进YOLOv3的轮毂焊缝缺陷检测 被引量:35
18
作者 王宸 张秀峰 +2 位作者 刘超 张伟 唐禹 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1942-1954,共13页
为了实现轮毂焊缝缺陷的智能化检测,本文对深度学习目标检测算法(You Only Look Once version3,YOLOv3)进行改进,得到YOLOv3-MC算法用于轮毂焊缝缺陷的检测。首先,使用工业相机采集轮毂焊缝图像,然后标注图像制作数据集,并且通过数据增... 为了实现轮毂焊缝缺陷的智能化检测,本文对深度学习目标检测算法(You Only Look Once version3,YOLOv3)进行改进,得到YOLOv3-MC算法用于轮毂焊缝缺陷的检测。首先,使用工业相机采集轮毂焊缝图像,然后标注图像制作数据集,并且通过数据增强方法扩充数据集。接着,为了提高算法检测精度,使用Mish激活函数替换YOLOv3主干网络中的激活函数。修改算法的损失函数,使用完备交并比(Complete Intersection over Union,CIoU)的计算方法提升算法检测的定位精度。最后使用训练集训练算法模型,再使用验证集和测试集图像数据进行检测试验,结果表明,YOLOv3-MC的最优模型在验证集上的平均准确率(Mean Average Precision,mAP)达到了98.94%,F1得分值为0.99,平均交并比(Average Intersection over Union,AvgIoU)为80.92%,检测速度为76.59帧/秒,模型大小234MB。该模型在测试集上的检测正确率达到了99.29%。相较于传统机器视觉检测方法,该方法提高了检测精度,满足轮毂生产企业的焊缝实时在线检测需求。 展开更多
关键词 焊缝缺陷检测 YOLOv3-MC Mish激活函数 损失函数
在线阅读 下载PDF
基于改进PP-YOLO和Deep-SORT的多无人机实时跟踪算法 被引量:11
19
作者 马峻 姚震 +1 位作者 徐翠锋 陈寿宏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期2885-2892,共8页
无人机(UAV)目标尺寸较小,多架无人机之间特征也不明显,且鸟类和飞虫的干扰给无人机目标的准确检测和稳定跟踪带来了巨大挑战。针对传统目标检测算法对小目标无人机检测性能差、跟踪不稳定的问题,提出一种基于改进PP-YOLO和Deep-SORT的... 无人机(UAV)目标尺寸较小,多架无人机之间特征也不明显,且鸟类和飞虫的干扰给无人机目标的准确检测和稳定跟踪带来了巨大挑战。针对传统目标检测算法对小目标无人机检测性能差、跟踪不稳定的问题,提出一种基于改进PP-YOLO和Deep-SORT的多无人机实时跟踪算法。首先,将压缩-激励模块融入PP-YOLO检测算法中,以实现对无人机目标的特征提取和检测;其次,在ResNet50-vd结构中引入Mish激活函数,以解决反向传播过程中的梯度消失问题,并进一步提升检测精度;然后,采用Deep-SORT算法来实时跟踪无人机目标,并将提取外观特征的主干网络更换为ResNet50,从而改善原有网络对微小外观感知能力弱的状况;最后,引入损失函数Margin Loss,既提高了类别可分性,又加强了类内紧度和类间差异。实验结果表明,所提算法的检测平均精度均值(mAP)相比原始PPYOLO算法提升了2.27个百分点,跟踪准确性相对于原始Deep-SORT算法提升了4.5个百分点。所提算法的跟踪准确性可达91.6%,能够实时跟踪600 m以内多架无人机目标,有效解决了跟踪过程中的“丢帧”问题。 展开更多
关键词 无人机检测 实时跟踪 压缩-激励模块 Mish激活函数 Margin Loss
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv3模型的软包装食品自动识别方法 被引量:4
20
作者 张志凯 韩红章 +1 位作者 赵雪芊 李忠 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2023年第5期95-100,共6页
目的:解决现有包装食品自动识别方法存在的识别精度差、效率低等问题。方法:基于软包装食品自动识别系统,提出一种改进的YOLOv3模型用于软包装食品的自动识别。将Kmeans++算法引入模型中解决小目标不敏感问题,将Mish激活函数引入模型中... 目的:解决现有包装食品自动识别方法存在的识别精度差、效率低等问题。方法:基于软包装食品自动识别系统,提出一种改进的YOLOv3模型用于软包装食品的自动识别。将Kmeans++算法引入模型中解决小目标不敏感问题,将Mish激活函数引入模型中提高识别的准确性,将注意力机制Senet引入模型中提高特征提取能力。通过试验分析了该识别模型的性能,验证了模型的优越性。结果:与常规识别方法相比,所提方法能更准确、高效地实现软包装食品的自动识别,识别准确率为95.40%,识别效率为23.80帧/s,满足包装食品识别的需要。结论:通过对现有食品识别模型的优化,可以有效提高识别模型的性能。 展开更多
关键词 软包装食品 自动识别 YOLOv3模型 Kmeans++算法 Mish激活函数 注意力机制Senet
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 3 下一页 到第
使用帮助 返回顶部