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YOLO-Ee:一种用于烟草粉螟检测的改进型目标检测方法
1
作者
刘雅琴
李振华
+5 位作者
马显滔
陈小根
桑荣
吴丹
吴霞
王雪梅
《智慧农业导刊》
2025年第23期32-37,共6页
针对烟草粉螟(Ephestiaelutella)在仓储环节造成的品质损失,以及传统人工监测效率低、主观性强的问题,旨在构建一种高精度、可部署的自动化检测模型。在YOLOv12框架的基础上,引入风车状卷积(PSConv)和改进的PSC3k2结构,提出YOLO-Ee检测...
针对烟草粉螟(Ephestiaelutella)在仓储环节造成的品质损失,以及传统人工监测效率低、主观性强的问题,旨在构建一种高精度、可部署的自动化检测模型。在YOLOv12框架的基础上,引入风车状卷积(PSConv)和改进的PSC3k2结构,提出YOLO-Ee检测模型;同时建立诱捕板图像数据集,并通过数据增强扩充样本量。采用平均准确率(mAP@0.5)等指标,与Faster RCNN、YOLOv5、YOLOv8等主流模型进行对比评估。YOLO-Ee在烟草粉螟检测任务中取得94.7%的mAP@0.5,相对Faster RCNN、YOLOv5、YOLOv8分别提升6.3、4.1、2.8个百分点,且在小目标与密集目标场景下表现更优。改进后的YOLO-Ee模型能够高效、准确地识别诱捕板上的烟草粉螟,为烟叶仓储害虫监测提供可靠技术支撑,并为后续边缘计算部署奠定基础。
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关键词
烟草粉螟
目标检测
YOLO-Ee
风车状卷积
害虫检测
深度学习
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职称材料
基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合
被引量：
5
2
作者
刘锃亮
张宇
吕恒毅
《无线电工程》
北大核心
2022年第4期555-561,共7页
图像融合是图像处理领域中非常重要的分支,可见光图像与红外图像的融合在机器感知、目标检测与追踪、监控、遥感和图像去雾等方面扮演着十分重要的角色。针对目前一些融合算法时效性差、复杂程度高、泛化程度低和融合后图片信息丢失量...
图像融合是图像处理领域中非常重要的分支,可见光图像与红外图像的融合在机器感知、目标检测与追踪、监控、遥感和图像去雾等方面扮演着十分重要的角色。针对目前一些融合算法时效性差、复杂程度高、泛化程度低和融合后图片信息丢失量大等问题,在神经网络FusionGAN的基础上进行了改进。在其中引入了一种多尺度卷积PSConv和一种轻量化注意力模块ECA-Net,前者能够在更细粒度角度进行多尺度特征融合,后者能自适应地选择一维卷积核大小,从而实现性能上的提优。实验采用经典的红外与可见光数据集TNO和NIO数据集,经实验表明,改进后的算法在主观评价与客观评价下,与原算法和其他算法相比有着明显提高。
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关键词
图像融合
红外图像
可见光图像
FusionGAN
psconv
ECA-Net
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职称材料
基于网络融合的改进MobileViT人脸表情识别
被引量：
5
3
作者
邓翔宇
裴浩媛
盛迎
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第6期1072-1080,共9页
从轻量化模型的角度提出一种基于网络融合的改进MobileViT人脸表情识别网络。该网络将多尺度卷积PSConv和注意力机制通过残差结构进行融合,形成RAPSConv特征重构模块,该模块能从细粒度角度更高效地提取多尺度特征,加强关键特征表达,进...
从轻量化模型的角度提出一种基于网络融合的改进MobileViT人脸表情识别网络。该网络将多尺度卷积PSConv和注意力机制通过残差结构进行融合,形成RAPSConv特征重构模块,该模块能从细粒度角度更高效地提取多尺度特征,加强关键特征表达,进而提高网络的表达能力,构建出一个端到端的表情识别网络。同时,为了进一步缩小同类表情间差距,提出联合使用Softmax Loss和Center Loss损失函数,有效减少了表情识别的误判率。实验结果表明,改进后的网络在3个自然场景表情数据集FER2013、FER+和RAF-DB上的准确率均优于基础网络MobileViT,准确率分别提高了1.73%,2.18%和1.64%,改进后的网络参数量较少,鲁棒性较强,便于实现轻量化和集成,适合人脸表情识别在现实场景中的应用。
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关键词
人脸表情识别
MobileViT
多尺度卷积
psconv
注意力机制
网络融合
轻量化网络
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职称材料
题名
YOLO-Ee:一种用于烟草粉螟检测的改进型目标检测方法
1
作者
刘雅琴
李振华
马显滔
陈小根
桑荣
吴丹
吴霞
王雪梅
机构
云南烟叶复烤有限责任公司麒麟复烤厂
出处
《智慧农业导刊》
2025年第23期32-37,共6页
基金
云南烟叶复烤有限责任公司科技计划一般项目(2022FK07)。
文摘
针对烟草粉螟(Ephestiaelutella)在仓储环节造成的品质损失,以及传统人工监测效率低、主观性强的问题,旨在构建一种高精度、可部署的自动化检测模型。在YOLOv12框架的基础上,引入风车状卷积(PSConv)和改进的PSC3k2结构,提出YOLO-Ee检测模型;同时建立诱捕板图像数据集,并通过数据增强扩充样本量。采用平均准确率(mAP@0.5)等指标,与Faster RCNN、YOLOv5、YOLOv8等主流模型进行对比评估。YOLO-Ee在烟草粉螟检测任务中取得94.7%的mAP@0.5,相对Faster RCNN、YOLOv5、YOLOv8分别提升6.3、4.1、2.8个百分点,且在小目标与密集目标场景下表现更优。改进后的YOLO-Ee模型能够高效、准确地识别诱捕板上的烟草粉螟,为烟叶仓储害虫监测提供可靠技术支撑,并为后续边缘计算部署奠定基础。
关键词
烟草粉螟
目标检测
YOLO-Ee
风车状卷积
害虫检测
深度学习
Keywords
Ephestiaelutella
object detection
YOLO-Ee
psconv
pest monitoring
deep learning
分类号
S379.5 [农业科学—农产品加工]
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职称材料
题名
基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合
被引量：
5
2
作者
刘锃亮
张宇
吕恒毅
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院大学光电学院
出处
《无线电工程》
北大核心
2022年第4期555-561,共7页
基金
国家青年科学基金(62005269)。
文摘
图像融合是图像处理领域中非常重要的分支,可见光图像与红外图像的融合在机器感知、目标检测与追踪、监控、遥感和图像去雾等方面扮演着十分重要的角色。针对目前一些融合算法时效性差、复杂程度高、泛化程度低和融合后图片信息丢失量大等问题,在神经网络FusionGAN的基础上进行了改进。在其中引入了一种多尺度卷积PSConv和一种轻量化注意力模块ECA-Net,前者能够在更细粒度角度进行多尺度特征融合,后者能自适应地选择一维卷积核大小,从而实现性能上的提优。实验采用经典的红外与可见光数据集TNO和NIO数据集,经实验表明,改进后的算法在主观评价与客观评价下,与原算法和其他算法相比有着明显提高。
关键词
图像融合
红外图像
可见光图像
FusionGAN
psconv
ECA-Net
Keywords
image fusion
infrared image
visible image
FusionGAN
psconv
ECA-Net
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于网络融合的改进MobileViT人脸表情识别
被引量：
5
3
作者
邓翔宇
裴浩媛
盛迎
机构
西北师范大学物理与电子工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第6期1072-1080,共9页
基金
国家自然科学基金(61961037)
甘肃省高等学校产业支撑计划(2021CYZC-30)。
文摘
从轻量化模型的角度提出一种基于网络融合的改进MobileViT人脸表情识别网络。该网络将多尺度卷积PSConv和注意力机制通过残差结构进行融合,形成RAPSConv特征重构模块,该模块能从细粒度角度更高效地提取多尺度特征,加强关键特征表达,进而提高网络的表达能力,构建出一个端到端的表情识别网络。同时,为了进一步缩小同类表情间差距,提出联合使用Softmax Loss和Center Loss损失函数,有效减少了表情识别的误判率。实验结果表明,改进后的网络在3个自然场景表情数据集FER2013、FER+和RAF-DB上的准确率均优于基础网络MobileViT,准确率分别提高了1.73%,2.18%和1.64%,改进后的网络参数量较少,鲁棒性较强,便于实现轻量化和集成,适合人脸表情识别在现实场景中的应用。
关键词
人脸表情识别
MobileViT
多尺度卷积
psconv
注意力机制
网络融合
轻量化网络
Keywords
facial expression recognition
MobileViT
multi-scale convolutional
psconv
attention mechanism
network fusion
lightweight network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
YOLO-Ee:一种用于烟草粉螟检测的改进型目标检测方法
刘雅琴
李振华
马显滔
陈小根
桑荣
吴丹
吴霞
王雪梅
《智慧农业导刊》
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合
刘锃亮
张宇
吕恒毅
《无线电工程》
北大核心
2022
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于网络融合的改进MobileViT人脸表情识别
邓翔宇
裴浩媛
盛迎
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024
5
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职称材料
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