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Anti-Interference High-Speed Modulation Decoder for Quantum Key Distribution
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作者 Hua-Xing Xu Shao-Hua Wang +1 位作者 Chang-Lei Wang Ping Zhang 《Chinese Physics Letters》 2025年第1期34-39,共6页
Quantum key distribution is increasingly transitioning toward network applications,necessitating advancements in system performance,including photonic integration for compact designs,enhanced stability against environ... Quantum key distribution is increasingly transitioning toward network applications,necessitating advancements in system performance,including photonic integration for compact designs,enhanced stability against environmental disturbances,higher key rates,and improved efficiency.In this letter,we propose an orthogonal polarization exchange reflector Michelson interferometer model to address quantum channel disturbances caused by environmental factors.Based on this model,we designed a Sagnac reflector-Michelson interferometer decoder and verified its performance through an interference system.The interference fringe visibility exceeded 98%across all four coding phases at 625 MHz.These results indicate that the decoder effectively mitigates environmental interference while supporting high-speed modulation frequencies.In addition,the proposed anti-interference decoder,which does not rely on magneto-optical devices,is well-suited for photonic integration,aligning with the development trajectory for next-generation quantum communication devices. 展开更多
关键词 decoder INTERFEROMETER POLARIZATION
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Design of improved error-rate sliding window decoder for SC-LDPC codes: reliable termination and channel value reuse
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作者 JIA Xishan LI Jining +3 位作者 YAO Yuan WANG Yifan LIU Bo XU Degang 《Optoelectronics Letters》 2025年第4期212-217,共6页
In this paper,an improved error-rate sliding window decoder is proposed for spatially coupled low-density parity-check(SC-LDPC)codes.For the conventional sliding window decoder,the message retention mechanism causes u... In this paper,an improved error-rate sliding window decoder is proposed for spatially coupled low-density parity-check(SC-LDPC)codes.For the conventional sliding window decoder,the message retention mechanism causes unreliable messages along the edges of belief propagation(BP)decoding in the current window to be kept for subsequent window decoding.To improve the reliability of the retained messages during the window transition,a reliable termination method is embedded,where the retained messages undergo more reliable parity checks.Additionally,decoding failure is unavoidable and even causes error propagation when the number of errors exceeds the error-correcting capability of the window.To mitigate this problem,a channel value reuse mechanism is designed,where the received channel values are utilized to reinitialize the window.Furthermore,considering the complexity and performance of decoding,a feasible sliding optimized window decoding(SOWD)scheme is introduced.Finally,simulation results confirm the superior performance of the proposed SOWD scheme in both the waterfall and error floor regions.This work has great potential in the applications of wireless optical communication and fiber optic communication. 展开更多
关键词 reliable termination message retention mechanism reliable termination method sliding window decoderthe error rate sliding window decoder belief propagation bp decoding retained messages
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Global receptive field transformer decoder method on quantum surface code data and syndrome error correction
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作者 Ao-Qing Li Ce-Wen Tian +2 位作者 Xiao-Xuan Xu Hong-Yang Ma Jun-Qing Liang 《Chinese Physics B》 2025年第3期267-276,共10页
Quantum computing has the potential to solve complex problems that are inefficiently handled by classical computation.However,the high sensitivity of qubits to environmental interference and the high error rates in cu... Quantum computing has the potential to solve complex problems that are inefficiently handled by classical computation.However,the high sensitivity of qubits to environmental interference and the high error rates in current quantum devices exceed the error correction thresholds required for effective algorithm execution.Therefore,quantum error correction technology is crucial to achieving reliable quantum computing.In this work,we study a topological surface code with a two-dimensional lattice structure that protects quantum information by introducing redundancy across multiple qubits and using syndrome qubits to detect and correct errors.However,errors can occur not only in data qubits but also in syndrome qubits,and different types of errors may generate the same syndromes,complicating the decoding task and creating a need for more efficient decoding methods.To address this challenge,we used a transformer decoder based on an attention mechanism.By mapping the surface code lattice,the decoder performs a self-attention process on all input syndromes,thereby obtaining a global receptive field.The performance of the decoder was evaluated under a phenomenological error model.Numerical results demonstrate that the decoder achieved a decoding accuracy of 93.8%.Additionally,we obtained decoding thresholds of 5%and 6.05%at maximum code distances of 7 and 9,respectively.These results indicate that the decoder used demonstrates a certain capability in correcting noise errors in surface codes. 展开更多
关键词 quantum error correction surface code transformer decoder
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基于自注意力机制说话人编码器与SA-Decoder的语音克隆方法
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作者 焦乐岩 朱欣娟 《计算机与现代化》 2025年第7期69-76,共8页
FreeVC模型在语音克隆技术领域表现出色。但是由于语音序列中包含复杂的语音特征变化和信息,例如音色、风格等,FreeVC模型中的Speaker Encoder模块只使用单一的LSTM网络难以准确地提取和表示说话人信息,这会导致模型处理语音序列的性能... FreeVC模型在语音克隆技术领域表现出色。但是由于语音序列中包含复杂的语音特征变化和信息,例如音色、风格等,FreeVC模型中的Speaker Encoder模块只使用单一的LSTM网络难以准确地提取和表示说话人信息,这会导致模型处理语音序列的性能下降,影响声音转换质量和准确性。并且FreeVC模型使用传统的解码器,其中上采样(反卷积)操作细节丢失,导致重建还原的音频咬字细节会模糊不清,从而产生音频伪影。针对这些问题,本文提出一种基于自注意力机制的说话人编码器与SA-Decoder的语音克隆方法FreeVC-SA。该方法将说话人的梅尔谱作为输入,在LSTM网络上加入自注意力机制有助于模型更好地捕捉长距离依赖关系,更为准确地提取说话人的音色、风格等特征。使用SA-Decoder可以很好地解决局部感受野限制问题,使得重建生成的语音克隆效果更加真实、清晰。实验结果表明,与所有基线模型相比,FreeVC-SA语音克隆的自然度相似性和情感相似性均有明显提升,字错误率和字符错误率均有明显下降。 展开更多
关键词 语音克隆 说话人编码器 SA-decoder 自注意力机制 FreeVC-SA
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Pyramid–MixNet: Integrate Attention into Encoder-Decoder Transformer Framework for Automatic Railway Surface Damage Segmentation
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作者 Hui Luo Wenqing Li Wei Zeng 《Computers, Materials & Continua》 2025年第7期1567-1580,共14页
Rail surface damage is a critical component of high-speed railway infrastructure,directly affecting train operational stability and safety.Existing methods face limitations in accuracy and speed for small-sample,multi... Rail surface damage is a critical component of high-speed railway infrastructure,directly affecting train operational stability and safety.Existing methods face limitations in accuracy and speed for small-sample,multi-category,and multi-scale target segmentation tasks.To address these challenges,this paper proposes Pyramid-MixNet,an intelligent segmentation model for high-speed rail surface damage,leveraging dataset construction and expansion alongside a feature pyramid-based encoder-decoder network with multi-attention mechanisms.The encoding net-work integrates Spatial Reduction Masked Multi-Head Attention(SRMMHA)to enhance global feature extraction while reducing trainable parameters.The decoding network incorporates Mix-Attention(MA),enabling multi-scale structural understanding and cross-scale token group correlation learning.Experimental results demonstrate that the proposed method achieves 62.17%average segmentation accuracy,80.28%Damage Dice Coefficient,and 56.83 FPS,meeting real-time detection requirements.The model’s high accuracy and scene adaptability significantly improve the detection of small-scale and complex multi-scale rail damage,offering practical value for real-time monitoring in high-speed railway maintenance systems. 展开更多
关键词 Pyramid vision transformer encoder–decoder architecture railway damage segmentation masked multi-head attention mix-attention
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Low power Viterbi decoder design for low altitude adhoc networks
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作者 FEI Yingying XIAO Chunlu +3 位作者 JING Wenhao MA Tianming WANG Jiahan JIN Jie 《High Technology Letters》 2025年第2期154-163,共10页
With the rapid development of low altitude economic industry,low altitude adhoc network technology has been getting more and more intensive attention.In the adhoc network protocol designed in this paper,the convolutio... With the rapid development of low altitude economic industry,low altitude adhoc network technology has been getting more and more intensive attention.In the adhoc network protocol designed in this paper,the convolutional code used is(3,1,7),and the design of a low power Viterbi decoder adapted to multi-rate variations is proposed.In the traditional Viterbi decoding method,the high complexity of path metric(PM)accumulation and Euclidean distance computation leads to the problems of low efficiency and large storage resources in the decoder.In this paper,an improved add compare select(ACS)algorithm,a generalized formula for branch metric(BM)based on Manhattan distance,and a method to reduce the accumulated PM for different Viterbi decoders are put forward.A simulation environment based on Vivado and Matlab to verify the accuracy and effectiveness of the proposed Viterbi decoder is also established.The experimental results show that the total power consumption is reduced by 15.58%while the decoding accuracy of the Viterbi decoder is guaranteed,which meets the design requirements of a low power Viterbi decoder. 展开更多
关键词 low altitude adhoc network Manhattan distance network protocol Viterbi decoder field programmable gate array(FPGA)
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基于轻量级改进RT-DETR边缘部署算法的绝缘子缺陷检测 被引量:7
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作者 姜香菊 王瑞彤 马彦鸿 《电工技术学报》 北大核心 2025年第3期842-854,共13页
随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量... 随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量级EMO作为算法特征提取主干,充分学习绝缘子目标的长距离特征交互及缺陷小目标的局部特征交互,并提出基于轻量级注意力的尺度内特征交互模块和轻量级跨尺度特征融合模块设计轻量级高效混合编码器;再次,在轻量级高效混合编码器中引入定位信息补充分支、使用DIoU损失函数结合迁移学习训练技巧,缓解轻量化造成的算法精度下降问题;最后,构建多天气条件绝缘子数据集进行训练验证。实验结果表明,相较于基线算法,所提算法检测精度达到97.2%,只损失0.7个百分点,而参数量和计算量分别下降67.8%和71.2%,检测速度提升2.5倍,满足多天气条件下的输电线路绝缘子状态巡检准确率及边缘部署轻量化要求。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷检测 rt-detr算法 轻量化 边缘部署 目标检测算法
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基于改进RT-DETR的饼干包装外观缺陷快速检测 被引量:2
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作者 古莹奎 叶彪彪 +1 位作者 郭明健 连增卫 《食品与机械》 北大核心 2025年第2期234-241,共8页
[目的]针对现有食品包装缺陷实时检测模型参数量庞大和计算复杂、在终端设备上部署困难等问题,提出一种基于改进RT-DETR的轻量化模型SGHS-DETR。[方法]采用超轻量化网络StarNet作为特征提取主干以降低模型参数,引入基于梯度路径规划的... [目的]针对现有食品包装缺陷实时检测模型参数量庞大和计算复杂、在终端设备上部署困难等问题,提出一种基于改进RT-DETR的轻量化模型SGHS-DETR。[方法]采用超轻量化网络StarNet作为特征提取主干以降低模型参数,引入基于梯度路径规划的高效聚合模块GELAN进行特征融合并保留语义和细节特征;采用基于小波分解的HWD轻量级下采样模块减少特征信息损失,并替换损失函数为ShapeIoU进一步提升模型的检测精度。[结果]SGHS-DETR模型在饼干包装数据集上的平均检测精度达到92.6%,较基准模型参数量和计算复杂度分别降低了65.5%和72.1%,同时检测速度提升了74.4%。[结论]SGHS-DETR模型能够快速有效地检测出饼干包装外观缺陷。 展开更多
关键词 食品包装 缺陷检测 轻量化 rt-detr StarNet
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基于改进RT-DETR的织物疵点检测方法
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作者 李敏 周双 +2 位作者 朱萍 崔树芹 颜小运 《电子测量技术》 北大核心 2025年第14期176-184,共9页
针对织物疵点种类有限、尺度变化大以及模型检测精度低等问题,提出了一种基于RT-DETR的织物疵点检测方法DHR-DETR。首先,创新性地设计了多路径坐标注意力机制模块(MPCA),并将其与可变形卷积模块(DCNv2)深度融合,构建动态可变形卷积模块... 针对织物疵点种类有限、尺度变化大以及模型检测精度低等问题,提出了一种基于RT-DETR的织物疵点检测方法DHR-DETR。首先,创新性地设计了多路径坐标注意力机制模块(MPCA),并将其与可变形卷积模块(DCNv2)深度融合,构建动态可变形卷积模块,以应对复杂多样的疵点形状。其次,采用高水平筛选特征金字塔(HS-FPN)替换跨尺度特征融合模块(CCFM),实现多层次特征的高效融合并有效降低了模型复杂度。最后,构建了兼具轻量化和特征增强能力的RetBlockC3模块,并集成至HS-FPN网络,进一步强化模型对局部信息的捕捉能力,同时显著提升模型的轻量化性能。试验结果表明,DHR-DETR方法在公开和自制织物数据集上的mAP@0.5分别达到了50.9%和97.5%,相较原模型提高了2.9%和0.6%,参数量仅为17.9 M,计算量降低了37%,显著提升了模型的检测性能和部署效率,具备在实际工业检测任务中的应用潜力。 展开更多
关键词 rt-detr 疵点检测 动态可变形卷积 高水平筛选特征金字塔 轻量化
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基于巡检机器人和改进RT-DETR的奶牛挑食行为识别方法
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作者 田富洋 张立印 +3 位作者 张帅扬 宋占华 于镇伟 张姬 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期258-267,共10页
针对目前复杂环境下奶牛在采食过程中挑食行为与采食行为差异不大、识别精度较低、人工识别劳动强度大等问题,本文提出了一种基于巡检机器人和改进RT-DETR模型的奶牛挑食行为识别方法。根据奶牛采食特性设计巡检机器人采集奶牛采食过程... 针对目前复杂环境下奶牛在采食过程中挑食行为与采食行为差异不大、识别精度较低、人工识别劳动强度大等问题,本文提出了一种基于巡检机器人和改进RT-DETR模型的奶牛挑食行为识别方法。根据奶牛采食特性设计巡检机器人采集奶牛采食过程数据,分中午、下午和晚上3个时间段分别在3个牛棚进行采集,最终构建包含3个时间段共计10280幅奶牛采食数据集。对RT-DETR模型进行改进,在RT-DETR模型浅层中引入DAttention(DAT)模块和Bi-Level Routing Attention(BRA)模块融合的DBRA结构,建立了新的图像特征提取结构,提升输入图像局部和全局特征深度融合能力;在RT-DETR模型编码器中融合Efficient Multi-Scale Attention(EMA)模块,增强了提取高层次语义信息能力,更好地联系上下文信息。试验结果表明,改进后模型在奶牛采食视频数据集平均精度均值(mAP@0.5)为99.1%,模型内存占用量为39.6 MB,浮点计算量为4.67×10^(10),相较于原模型平均精度均值提高7.4个百分点,模型内存占用量降低0.9 MB,浮点计算量减少2%。与Sparse R-CNN、YOLO v7-L、YOLO v8n、DINO、Swin Transformer和DETR模型相比,平均精度均值(mAP@50)分别提高8.5、9.8、7.8、6.6、11.4、9.5个百分点。研究结果可以为实现畜牧养殖智能化提供技术支持。 展开更多
关键词 奶牛挑食行为 巡检机器人 改进rt-detr 行为识别 注意力机制
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基于DCNv2和Transformer Decoder的隧道衬砌裂缝高效检测模型研究 被引量:1
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作者 孙己龙 刘勇 +4 位作者 周黎伟 路鑫 侯小龙 王亚琼 王志丰 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1050-1061,共12页
为解决因衬砌裂缝性状随机、分布密集、标注框分辨率低所导致的现有模型识别精度低、检测速度慢及参数量庞大等问题,以第2版可变形卷积网络(DCNv2)和端到端变换器解码器(Transformer Decoder)为基础对YOLOv8网络框架进行改进,提出了面... 为解决因衬砌裂缝性状随机、分布密集、标注框分辨率低所导致的现有模型识别精度低、检测速度慢及参数量庞大等问题,以第2版可变形卷积网络(DCNv2)和端到端变换器解码器(Transformer Decoder)为基础对YOLOv8网络框架进行改进,提出了面向衬砌裂缝的检测模型DTD-YOLOv8。首先,通过引入DCNv2对YOLOv8主干卷积网络C2f进行融合以实现模型对裂缝形变特征的准确快速感知,同时采用Transformer Decoder对YOLOv8检测头进行替换以实现端到端框架内完整目标检测流程,从而消除因Anchor-free处理模式所带来的计算消耗。采用自建裂缝数据集对SSD,Faster-RCNN,RT-DETR,YOLOv3,YOLOv5,YOLOv8和DTD-YOLOv8的7种检测模型进行对比验证。结果表明:改进模型F1分数和mAP@50值分别为87.05%和89.58%;其中F1分数相较其他6种模型分别提高了14.16%,7.68%,1.55%,41.36%,8.20%和7.40%;mAP@50分别提高了28.84%,15.47%,1.33%,47.65%,10.14%和10.84%。改进模型参数量仅为RT-DETR的三分之一,检测单张图片的速度为16.01 ms,FPS为65.46帧每秒,对比其他模型检测速度得到提升。该模型在面向运营隧道裂缝检测任务需求时能够表现出高效的性能。 展开更多
关键词 隧道工程 目标检测 第2版可变形卷积网络 Transformer decoder 衬砌裂缝
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基于改进RT-DETR模型的光伏组件热斑缺陷检测
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作者 张妍 赵春泓 +1 位作者 李冰 刘溢槟 《红外技术》 北大核心 2025年第8期1018-1026,共9页
针对无人机航拍光伏组件红外图像的背景复杂、热斑缺陷的形状大小各异、反光干扰导致目标特征显著度较低等问题,提出了基于改进RT-DETR模型的光伏组件热斑缺陷检测模型RT-DETRSRC。首先,以RT-DETR为基础模型,利用细粒化卷积SPD-Conv改... 针对无人机航拍光伏组件红外图像的背景复杂、热斑缺陷的形状大小各异、反光干扰导致目标特征显著度较低等问题,提出了基于改进RT-DETR模型的光伏组件热斑缺陷检测模型RT-DETRSRC。首先,以RT-DETR为基础模型,利用细粒化卷积SPD-Conv改进主干网络中的深度可分离卷积模块,精细化地提取缺陷的特征,提高模型的特征提取能力。在颈部网络中,提出RepBi-PANCARAFE结构来提升模型的检测精度。采用双向级联特征融合结构RepBi-PAN,增强深层特征和浅层特征之间的信息交互和特征融合;引入特征上采样算子CARAFE,在更大的感受野范围内捕获和整合上下文语义信息。实验结果表明,RT-DETR-SRC模型的mAP50和mAP50:95相较于基线模型分别提升了4.5%和4.1%,能够有效地识别红外图像中的热斑缺陷。 展开更多
关键词 光伏组件 红外图像 目标检测 热斑检测 rt-detr
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改进RT-DETR的煤矿刮板输送机链条故障智能识别方法
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作者 毛清华 郭文瑾 +2 位作者 苏毅楠 司马俊雷 薛旭升 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第9期469-479,共11页
针对目前煤矿刮板输送机链条多故障识别中的主要问题,提出一种基于改进RT-DETR(Real-Time DEtection TRansformer)的煤矿刮板输送机链条故障智能识别方法。该方法在数据集构建时,运用基于HSV三通道的图像预处理方法对煤矿刮板输送机链... 针对目前煤矿刮板输送机链条多故障识别中的主要问题,提出一种基于改进RT-DETR(Real-Time DEtection TRansformer)的煤矿刮板输送机链条故障智能识别方法。该方法在数据集构建时,运用基于HSV三通道的图像预处理方法对煤矿刮板输送机链条图像进行数据降噪与增强处理,提升图像质量。在改进的RT-DETR算法中,通过采用MobileNetV4作为主干特征网络,提升主干网络特征提取效率;通过将混合编码器中的普通卷积替换为效果更佳的Ghost卷积,降低算法参数量,提升识别速度;通过运用CSPStage特征融合模块和Inner-GIoU损失函数,增强特征利用和融合的能力,提高识别准确率。为了验证算法改进模块的效果,通过消融实验结果表明:改进RT-DETR算法与原RT-DETR算法相比,识别准确度提升1.6%,每秒处理的帧数提升15.5 frames/s,模型大小降低36%,参数量减少35.9%。运用改进RT-DETR算法与YOLOv8m-ghost、YOLOv8m-RT-DETR和YOLOv10s算法进行多故障识别对比实验,对比实验结果表明:改进RT-DETR识别算法在各指标上均效果最优,能够实现刮板输送机链条断链故障和磨损故障的高效准确识别,识别准确率达到97.6%,每秒处理的FPS值达到67.2 frames/s,能够在空载和未满载状态下,满足煤矿刮板输送机链条故障在线高效准确识别的需求。 展开更多
关键词 煤矿刮板输送机 链条故障 rt-detr 智能识别 MobileNetV4 HSV三通道
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改进RT-DETR的水下生物目标检测算法
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作者 潘广贞 王轩楷 李子悦 《渔业现代化》 北大核心 2025年第5期107-116,共10页
水下生物目标检测普遍仍采用人工识别的方法,存在智能化水平低的问题。现有的目标检测算法YOLO系列,存在参数量和计算量大、检测精度差等问题。提出了一种基于RT-DETR模型的改进算法。提出DynaShareNet主干网络,共享stem信息架构以提升... 水下生物目标检测普遍仍采用人工识别的方法,存在智能化水平低的问题。现有的目标检测算法YOLO系列,存在参数量和计算量大、检测精度差等问题。提出了一种基于RT-DETR模型的改进算法。提出DynaShareNet主干网络,共享stem信息架构以提升特征融合效率并降低计算负担;引入扩张变换器注意块DTAB,结合全局与局部特征交互以增强复杂水下环境鲁棒性;采用MaSA-RetBlock模块,解决目标模糊和低对比度识别问题;以及引入EMASlideVarifocalLoss用于提升难分类目标处理能力。在URPC2020数据集上的试验结果表明,改进算法显著提升了检测精度,mAP50和mAP50:95分别提高3.3%和3.5%,大幅降低了模型复杂度,参数量和计算量分别下降41.7%和47.7%,检测精度、参数量、计算量显著优于YOLO系列算法,同时在RUOD数据集上验证了其良好的泛化性能。研究表明,该改进算法有效提升了水下目标检测的性能与效率,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 水下目标检测 特征融合 rt-detr 轻量化网络设计
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基于改进RT-DETR的葡萄叶片病害检测
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作者 王海瑞 胡灿 +1 位作者 朱贵富 蒋晨 《湖南农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期117-124,共8页
针对葡萄叶片相似表现症状的病害识别率较低及细小病害检测困难的问题,提出一种基于改进RT-DETR网络的葡萄叶片病害检测方法。首先,采用坐标注意力(CA)机制对可变形卷积网络v2(DCNv2)模块进行改进,构建DCNv2_CA模块以增强目标特征的提... 针对葡萄叶片相似表现症状的病害识别率较低及细小病害检测困难的问题,提出一种基于改进RT-DETR网络的葡萄叶片病害检测方法。首先,采用坐标注意力(CA)机制对可变形卷积网络v2(DCNv2)模块进行改进,构建DCNv2_CA模块以增强目标特征的提取能力,并在模型的主干特征提取部分加入DCNv2_CA模块来提高模型对病害深层关键特征的提取能力;其次,在模型的特征交互模块中引入高低频特征交互(HiLo)注意力机制,使模型能同时关注特征的高低频信息,提高模型对葡萄细小病害的检测能力;最后,用聚合–分发机制重构模型的跨层融合网络,使其能更充分地融合各个层级之间的信息,进一步提升模型对相似表型症状病害的识别性能。结果表明:改进RT-DETR模型的病害检测准确率、召回率和平均精度均值分别达到了90.8%、89.5%和93.4%,相较于初始模型分别提升了5.4、3.9和5.6个百分点,且相对于其他模型也具有明显的优势。综上可见,改进后的RT-DETR模型能够准确地实现葡萄叶片病害检测。 展开更多
关键词 葡萄叶片 目标检测 病害检测 rt-detr 注意力机制 可变形卷积网络 高低频特征交互 聚合–分发机制
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改进RT-DETR的输电线路绝缘子缺陷检测方法:MS-EdgeDETR
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作者 刘会家 贾睿 吴恒 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第9期200-208,共9页
针对无人机电力巡检中微小目标检测困难、多尺度特征响应不足及复杂环境下尺度敏感等问题,提出一种基于RT-DETR改进的绝缘子缺陷检测方法MS-EdgeDETR。提出一种自适应跨域边缘信息融合模块构建多尺度跨域边缘信息选择主干,提高模型的特... 针对无人机电力巡检中微小目标检测困难、多尺度特征响应不足及复杂环境下尺度敏感等问题,提出一种基于RT-DETR改进的绝缘子缺陷检测方法MS-EdgeDETR。提出一种自适应跨域边缘信息融合模块构建多尺度跨域边缘信息选择主干,提高模型的特征提取能力;尺度内特征交互模块中引入多尺度动态注意力模块以充分感知各尺度的特征信息;使用门控多尺度特征增强模块替代RepC3以降低模型复杂度。结合Inner-IoU思想构建Inner-GIoU损失函数,进一步提升模型精度。实验结果表明:改进模型在复杂环境下多尺度绝缘子缺陷数据集上的mAP@50较基线提升3.0%,整体mAP提高4.3%,检测速度增加43 FPS,模型参数量减少33%。新算法可为电力绝缘子巡检提供高效且鲁棒性强的多尺度检测方案。 展开更多
关键词 绝缘子 缺陷检测 多尺度 无人机巡检 rt-detr
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改进RT-DETR的无人机小目标检测算法
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作者 苏佳 杨梦凡 +2 位作者 张柏杨 常永浩 侯艳丽 《微电子学与计算机》 2025年第7期114-125,共12页
复杂无人机环境下的小目标检测存在目标分布密集和特征提取困难的问题,检测准确度仍有提升空间。为提高小目标检测效果,提出了一种基于RT-DETR的无人机小目标检测改进算法DRT-DETR。为提升模型计算效率和特征提取能力,引入了快速多尺度... 复杂无人机环境下的小目标检测存在目标分布密集和特征提取困难的问题,检测准确度仍有提升空间。为提高小目标检测效果,提出了一种基于RT-DETR的无人机小目标检测改进算法DRT-DETR。为提升模型计算效率和特征提取能力,引入了快速多尺度注意力特征提取模块Faster-EMA,显著降低模型参数量,增强特征提取效率。为提高多尺度特征的利用率,采用了加权双向跨尺度特征融合模块Bi-CCFM,优化特征传递与信息融合。为提升定位和识别的精确性,提出了基于归一化高斯距离的回归损失函数NWD(Nomalized Wasserstein Distance),用Wasserstein距离来度量边界框之间的相似性,提升小目标检测的准确度。实验结果表明:DRT-DETR在VisDrone数据集上的mAP@0.5达到了48.4%,较改进前增长了3.1%,参数量降低了12.6%,实现了轻量化与精度提升的双重目标。 展开更多
关键词 遥感 深度学习 小目标检测 rt-detr
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轻量化的RT-DETR改进算法
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作者 苏佳 常永浩 +2 位作者 杨梦凡 张柏杨 孟俊彤 《微电子学与计算机》 2025年第7期103-113,共11页
针对遥感图像小目标检测中存在的目标尺寸过小、背景复杂、特征难以提取以及RT-DETR算法参数量过大、预测速度过慢、难以应用于实际生产等问题,提出了一种基于RT-DETR的轻量化改进算法LERT-DETR(Lightweight and Efficient Real-Time DE... 针对遥感图像小目标检测中存在的目标尺寸过小、背景复杂、特征难以提取以及RT-DETR算法参数量过大、预测速度过慢、难以应用于实际生产等问题,提出了一种基于RT-DETR的轻量化改进算法LERT-DETR(Lightweight and Efficient Real-Time DEtection TRansformer)。首先,提出P-RepConv模块,替换主干网络BasicBlock中的卷积模块实现轻量化的同时提升精度。其中,PConv模块降低算法参数量,提高模型检测速度,融入的RepConv模块提高小目标检测精度,并且消除因减少参数量带来的精度下降、特征提取不完全等影响。其次,将DySample添加至上采样模块中。在不影响原有上采样功能的前提下,引入偏移量的计算,避免图像出现伪影问题影响特征的提取,进而导致准确度下降。最后,提出了DBBS-RepC3模块。利用多分支结构提升模型对特征的提取能力,以适应各种复杂场景,添加的EASPPF模块将单层平均池化改为多层平均池化融合,增强全局特征提取能力。在DIOR数据集上对不同算法进行对比实验,实验结果表明:LERT-DETR算法明显优于其他主流算法,相比RT-DETR,在数据集DIOR上的mAP@0.5提高了2.2%,参数量下降了29.4%,运算量减少了24.8%。 展开更多
关键词 遥感 小目标检测 深度学习 rt-detr 轻量化
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改进RT-DETR的航拍小目标检测算法 被引量:3
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作者 刘思元 高凯 雍龙泉 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期272-281,共10页
针对现有的目标检测算法在航拍图像中的小目标上易出现的漏检和误检问题,提出了基于改进RT-DETR(real-time detection transformer)的算法。在主干网络中引入了部分卷积(partial convolution,PConv),设计了PConvBlock结构,并通过由PConv... 针对现有的目标检测算法在航拍图像中的小目标上易出现的漏检和误检问题,提出了基于改进RT-DETR(real-time detection transformer)的算法。在主干网络中引入了部分卷积(partial convolution,PConv),设计了PConvBlock结构,并通过由PConvBlock组成的BasicBlock-PConvBlock模块替代原有BasicBlock,有效减少了模型参数。采用双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)结构优化特征融合模块,并引入S2特征进一步提升小目标的检测能力。引入CARAFE上采样算子,增强了多尺度特征的快速融合。实验表明,在VisDrone测试集上,改进后的模型在参数量上比RT-DETR模型降低了13.9%,同时在mAP0.5和mAP0.5:0.95指标上分别提升了2.4和1.9个百分点。在TT100K和DOTA数据集上均优于RT-DETR算法。改进模型在保持较小参数量和计算量的同时,提高了检测精度,满足了无人机航拍图像实时检测的应用需求。 展开更多
关键词 小目标检测 轻量化 rt-detr 部分卷积
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基于改进RT-DETR的航拍图像小目标检测算法 被引量:1
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作者 宣岁寒 罗印升 宋伟 《电光与控制》 北大核心 2025年第4期44-51,共8页
实时、准确地定位与识别航拍图像中飞机、轮船和车辆等目标是进一步决策的根本基础,针对航拍图像中小目标检测存在的效率和精度低等问题,提出了一种基于改进RT-DETR的航拍图像小目标检测算法。首先,通过构建高效的CCFM-P2ASF尺度序列特... 实时、准确地定位与识别航拍图像中飞机、轮船和车辆等目标是进一步决策的根本基础,针对航拍图像中小目标检测存在的效率和精度低等问题,提出了一种基于改进RT-DETR的航拍图像小目标检测算法。首先,通过构建高效的CCFM-P2ASF尺度序列特征融合模块,获得更丰富的语义信息,同时提高对小目标的敏感度;其次,集成灵活性更强的可学习的位置编码,提供更清晰的位置界定;然后,设计更高效的边界框损失函数,减小对目标位置预测的偏差,提供更准确的边界框信息;最后,构建EMA重参数响应模块,从而更有效地提取输入图像特征。实验结果表明:改进后的RT-DETR模型较原始模型参数量减少38.3%,精确率、mAP50和mAP50∶95指标分别提升5.1、5.0和2.2个百分点。对比其他同类主流算法模型,在航拍小目标检测任务中具有更好的检测效果。 展开更多
关键词 小目标检测 rt-detr算法 特征融合 定位损失 位置编码
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