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基于改进轻量级MobileNet V2-DeepLab V3^(+)模型的恐龙谷环状地区土地利用分类
1
作者 任聪 甘淑 +2 位作者 袁希平 罗为东 朱智富 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期436-441,共6页
针对传统卷积神经网络模型对全局特征捕捉不足的缺陷,提出一种基于改进的DeepLab V3^(+)全局通道空间注意力模型.通过处理无人机影像数据,以轻量级网络MobileNet V2为主干网络,结合通道注意力、通道洗牌和空间注意力机制,增强了特征的... 针对传统卷积神经网络模型对全局特征捕捉不足的缺陷,提出一种基于改进的DeepLab V3^(+)全局通道空间注意力模型.通过处理无人机影像数据,以轻量级网络MobileNet V2为主干网络,结合通道注意力、通道洗牌和空间注意力机制,增强了特征的全局特征捕捉能力,有效提升了研究区的土地利用分类精度.在以专家经验构建的道路、耕地、草地等样本中进行对比实验,结果表明,该方法的平均准确率、平均召回率、平均F_(1)分数、平均交并比及К系数比原始DeepLab V3^(+)模型分别提高了1.90%、2.22%、2.22%、3.37%、2.74%,其分割效果相比其他模型,更加关注图像的全局特征,提升了对复杂纹理类别的识别精度. 展开更多
关键词 全局通道空间注意力 mobilenet v2网络 DeepLab V3^(+)模型 土地利用 语义分割
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基于MobileNet V2模型迁移学习的垃圾图像分类算法 被引量：1
2
作者 张明 孙晓丽 《湖北工业职业技术学院学报》 2024年第5期67-72,共6页
垃圾分类结合人工智能图形识别技术,是对传统垃圾处理方式的改革,旨在实现垃圾的有效分类处置,是一种科学管理方法[1]。本文基于MobileNet V2网络结构,使用迁移学习提高模型特征表达的能力,改进并选择合适的损失函数和优化方案,使得模... 垃圾分类结合人工智能图形识别技术,是对传统垃圾处理方式的改革,旨在实现垃圾的有效分类处置,是一种科学管理方法[1]。本文基于MobileNet V2网络结构,使用迁移学习提高模型特征表达的能力,改进并选择合适的损失函数和优化方案,使得模型能够区分不同种类的垃圾,训练完毕的模型导出后可以部署在嵌入式系统或者APP中。 展开更多
关键词 mobilenet v2模型 迁移学习 垃圾分类 特征表达
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基于MobileNet的恶意软件家族分类模型 被引量：10
3
作者 曾娅琴 张琳琳 +1 位作者 张若楠 杨波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期162-168,共7页
现有基于卷积神经网络(CNN)的恶意代码分类方法存在计算资源消耗较大的问题.为降低分类过程中的计算量和参数量,构建基于恶意代码可视化和轻量级CNN模型的恶意软件家族分类模型.将恶意软件可视化为灰度图,以灰度图的相似度表示同一家族... 现有基于卷积神经网络(CNN)的恶意代码分类方法存在计算资源消耗较大的问题.为降低分类过程中的计算量和参数量,构建基于恶意代码可视化和轻量级CNN模型的恶意软件家族分类模型.将恶意软件可视化为灰度图,以灰度图的相似度表示同一家族的恶意软件在代码结构上的相似性,利用灰度图训练带有深度可分离卷积的神经网络模型MobileNet v2,自动提取纹理特征,并采用Softmax分类器对恶意代码进行家族分类.实验结果表明,该模型对恶意代码分类的平均准确率为99.32%,较经典的恶意代码可视化模型高出2.14个百分点. 展开更多
关键词 卷积神经网络 恶意软件分类 纹理特征 mobilenet v2模型 Softmax模型
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基于深度学习的住院部口服药分类模型的构建
4
作者 王茜玉 李南欣 +4 位作者 向凡 李杨 唐良友 向军莲 张俊然 《护理研究》 北大核心 2024年第6期948-954,共7页
目的:基于深度学习法构建针对住院部的口服药分类模型。方法:模拟实际应用场景,采集95类药丸图片构建数据集,并对其进行图片预处理操作;以MobileNet V2网络为基础架构建立药丸分类模型,并在模型中嵌入注意力机制以增强网络特征通道间的... 目的:基于深度学习法构建针对住院部的口服药分类模型。方法:模拟实际应用场景,采集95类药丸图片构建数据集,并对其进行图片预处理操作;以MobileNet V2网络为基础架构建立药丸分类模型,并在模型中嵌入注意力机制以增强网络特征通道间的依赖关系;融合迁移学习的方法,利用自建药丸数据集对模型进行训练和测试,通过模型分类准确率和模型参数量指标检测模型性能。结果:本研究构建的模型在自然环境中采集的口服药丸图片分类方面表现卓越,通过使用包含95类药丸、总计728张图片的自建数据集进行训练和测试,模型分类准确率为95.8%,分别比MobileNet V2、ShuffleNet V2、ResNet50高11.6%、14.3%、11.3%。模型参数量为2.55 M,约为ResNet50的1/10。结论:本研究构建的模型可以较好地平衡模型的复杂度和分类准确率,为药房等场景下涉及的药丸自动分类系统提供技术路线和效果验证,对于提升药房发药、病房分药等具体情形的护理自动化水平具有一定的理论和实际应用价值。 展开更多
关键词 药房 口服药 图像处理 分类模型 深度学习 mobilenet v2网络
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融合手势识别和终端用户评估的交互控制 被引量：1
5
作者 张宁 王卫星 胡宁峰 《计算机系统应用》 2022年第9期159-166,共8页
基于RGB图像的手势识别因其对设备要求低、采集数据方便等在人机交互领域得到广泛的应用.在RGB图像的手势识别与交互过程中,一方面由于RGB的手势图像在采集过程中存在光照影响导致利用肤色信息进行手势分割的效率较低,另一方面用户对交... 基于RGB图像的手势识别因其对设备要求低、采集数据方便等在人机交互领域得到广泛的应用.在RGB图像的手势识别与交互过程中,一方面由于RGB的手势图像在采集过程中存在光照影响导致利用肤色信息进行手势分割的效率较低,另一方面用户对交互手势的认知与设计师设计的手势有差异,导致用户交互体验反馈较差.针对这两个问题我们进行了系统性的优化:首先把用户的认知与交互手势设计原则联系起来建立手势共识集;其次进行手势图像的色彩平衡处理,利用椭圆肤色模型分割手势区域;然后将二值化手势图像输入到Mobile Net-V2轻量化卷积神经网络进行手势识别率的计算.手势的终端用户主观评价与手势识别技术结合可以较系统地为交互任务进行手势设计,减少用户在实际交互过程中的认知偏差,提高交互系统的可用性和效率. 展开更多
关键词 手势诱导 肤色分割模型 mobilenet-v2 手势识别 人机交互
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改进的轻量化人脸识别算法 被引量：8
6
作者 屈东东 贺利乐 何林 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期544-551,共8页
嵌入式平台计算资源有限,无法实时运行计算量和参数量巨大的深度学习模型。基于mobilenet v2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenet v2,首先对原有网络结构进行优化,然后以三元损失函数为主,将传统分类任务中的softmax损失改为Am... 嵌入式平台计算资源有限,无法实时运行计算量和参数量巨大的深度学习模型。基于mobilenet v2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenet v2,首先对原有网络结构进行优化,然后以三元损失函数为主,将传统分类任务中的softmax损失改为Am-softmax作为辅助损失函数,使用10575个人的49万张图片进行联合训练。相比于改进前的模型及训练方法,新模型在LFW测试集和自制数据集的识别准确率达到98.56%和95%,将模型参数量缩减72.3%的同时将识别准确率提高了1.56%和7.1%,在嵌入式平台Jetson nano上的平均识别帧率提升了36.3%。该模型可以在计算资源受限的移动端实时运行。 展开更多
关键词 嵌入式平台 深度学习 人脸识别 轻量化网络 mobilenet v2模型 softmax损失 Am-softmax损失 Jetson nano平台
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基于多方向振动数据的风机齿轮箱故障智能诊断 被引量：2
7
作者 孟繁晔 高翼飞 陈长征 《机械工程师》 2022年第11期66-70,73,共6页
风机齿轮箱作为风机的关键传递结构,针对其关键部件的故障诊断,提出了一种基于极点对称模态分解算法(ESMD)、MobileNet V2神经网络和D-S证据理论的诊断方法。首先将3个方向的复杂的故障信号进行ESMD分解与重构,将3个方向重构后的信号输... 风机齿轮箱作为风机的关键传递结构,针对其关键部件的故障诊断,提出了一种基于极点对称模态分解算法(ESMD)、MobileNet V2神经网络和D-S证据理论的诊断方法。首先将3个方向的复杂的故障信号进行ESMD分解与重构,将3个方向重构后的信号输入到MobileNet V2网络中进行训练,最后利用D-S证据理论进行融合计算并得到最终的预测结果。使用某公司搭建的风机齿轮箱实验平台数据,最终通过实验表明,文中所提出的诊断方法有效,在准确率可以接受的前提下,极大地减少了运算的时间,实现了轻量化。 展开更多
关键词 风机齿轮箱 ESMD mobilenet v2神经网络 D-S理论 故障诊断
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一种应用于云南省外侵物种识别的边缘计算模型
8
作者 罗玲 宋科 +5 位作者 王皓 资彩飞 奉伟 杜铭铭 孙仲享 曹志勇 《湖北农业科学》 2023年第10期212-217,222,共7页
基于MobileNet模型迁移对云南省4种主要外侵物种(鬼针草、喀西茄、水花生和紫茎泽兰)图像进行识别,将宽度倍率为1.0和1.4的MobileNet-v2模型分别应用在本研究数据集上进行试验,分析了MobileNet-v2网络模型识别不稳定的原因,通过增加通... 基于MobileNet模型迁移对云南省4种主要外侵物种(鬼针草、喀西茄、水花生和紫茎泽兰)图像进行识别,将宽度倍率为1.0和1.4的MobileNet-v2模型分别应用在本研究数据集上进行试验,分析了MobileNet-v2网络模型识别不稳定的原因,通过增加通道注意力机制模块、更新激活函数和压缩网络层数对模型进行改进。结果表明,改进后的MobileNet-v2模型识别准确率达96.8%,模型参数量仅为1535093。改进后的MobileNet-v2模型识别准确率高、模型参数量少,适合部署于边缘端,能更好地应用于云南省外侵物种防治领域。 展开更多
关键词 外侵物种 边缘计算模型 mobilenet-v2模型 云南省
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