期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于Enhanced VGG16的油茶品种分类 被引量：10
1
作者 孟志超 贺磊盈 +4 位作者 杜小强 张国凤 姚小华 吴顺凯 郭豪鉴 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期176-181,共6页
随着油茶产业不断壮大,市场上也出现了油茶幼苗品系混乱、以假乱真、以次充好的现象,因此急需开发一种专门的分类识别算法实现不同油茶品种的准确识别。农业领域常用VGG、ResNet网络模型进行分类工作,但存在权重空间过大和准确率不高等... 随着油茶产业不断壮大,市场上也出现了油茶幼苗品系混乱、以假乱真、以次充好的现象,因此急需开发一种专门的分类识别算法实现不同油茶品种的准确识别。农业领域常用VGG、ResNet网络模型进行分类工作,但存在权重空间过大和准确率不高等问题。该研究对VGG16网络模型进行层间删减以及结构调整,提出了Enhanced VGG16网络模型,在油茶叶数据集上完成模型训练与测试,并与现有经典卷积神经网络(AlexNet、VGG16、Resnet50、InceptionV3、Xception)进行对比。结果表明,Enhanced VGG16网络模型的训练集准确率和测试集准确率分别为98.98%和98.44%,权重空间为90.6 MB。与原始VGG16模型相比,训练集准确率和测试集准确率分别提高3.08和2.05个百分点,权重空间下降165.4 MB,模型性能显著提升。Enhanced VGG16网络模型与经典卷积神经网络相对比,模型综合性能更优。该研究为通过油茶叶进行品种分类识别提供了依据,同时可为其他农作物品种识别提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 油茶叶 分类 Enhanced VGG16 hard-Swish relu6
在线阅读 下载PDF
改进的ST-GCN单人姿态估计算法研究
2
作者 史健婷 王印冉 詹怀远 《计算机技术与发展》 2025年第1期61-66,共6页
近年来,单人姿态估计广泛应用在各个领域,降低单人姿态估计算法对标记数据的依赖同时提高其准确率是计算机视觉中一个具有挑战但是十分重要的课题。针对此问题,该文提出一种改进的时空图卷积神经网络(Spatio-Temporal Graph Convolution... 近年来,单人姿态估计广泛应用在各个领域,降低单人姿态估计算法对标记数据的依赖同时提高其准确率是计算机视觉中一个具有挑战但是十分重要的课题。针对此问题,该文提出一种改进的时空图卷积神经网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks,ST-GCN)的方法。在原来的ST-GCN的基础上,融合MoveNet轻量级神经网络,利用MoveNet的关键点识别功能,解决ST-GCN需要预先标注关键点数据的问题。引入SimAM注意力机制,解决原来的ST-GCN不能很好地区分通道中重点信息,将所有的信息一视同仁的问题。增加ReLU6-Sigmoid组合激活函数,解决原有的激活函数训练波动,非线性拟合不足的问题。即:在提高了原时空图卷积神经网络的检测精度的同时,减少了应用过程中对于标记数据的依赖,降低了训练时的损失率精确率的波动。对于改进后的时空图卷积神经网络,在FLORENCE 3D ACTIONS数据集上证明了其有效性。结果表明,改进后的时空图卷积神经网络准确率从0.8695提升到0.956521。F1值由0.887566提高到0.965432。 展开更多
关键词 计算机视觉 改进的时空图卷积神经网络 模型融合 SimAM relu6-sigmoid
在线阅读 下载PDF
动态多头注意力与跨层优化的船舶轨迹预测算法
3
作者 孟菲 耿晓晖 +2 位作者 刘卓然 甄超 徐素宁 《海洋测绘》 北大核心 2025年第4期43-47,共5页
精准的船舶轨迹预测可以为海上交通管理奠定基础,降低船舶碰撞风险、提升搜救效率。然而现有方法在船舶轨迹预测过程中存在对数据质量与时空特征捕捉不足的问题,为提高船舶轨迹预测的精度与稳定性,提出一种融合动态多头注意力与跨层优化... 精准的船舶轨迹预测可以为海上交通管理奠定基础,降低船舶碰撞风险、提升搜救效率。然而现有方法在船舶轨迹预测过程中存在对数据质量与时空特征捕捉不足的问题,为提高船舶轨迹预测的精度与稳定性,提出一种融合动态多头注意力与跨层优化的TrAISformer-AB算法。首先,设计自适应多头注意力机制,使模型根据输入数据的复杂性和特征关系动态选择注意力头数,提升模型的学习能力和泛化能力。其次,采用ReLU6作为激活函数,增强模型的表达能力和稳定性。最后,设计跨层残差连接,减少梯度消失问题,提高训练的稳定性和收敛速度。实验结果表明,TrAISformer-AB算法相较对比算法预测误差最低,与基准模型相比预测精度提升了70%,有效提升了船舶轨迹预测的精度和稳定性。 展开更多
关键词 船舶轨迹预测 自适应多头注意力机制 relu6激活函数 跨层残差连接 船舶自动识别系统
在线阅读 下载PDF
一种改进残差深度网络的多目标分类技术 被引量：1
4
作者 陈超 吴斌 《计算机测量与控制》 2023年第7期199-206,共8页
由于受场景、视角、光照、尺度变化以及局部变形等因素的影响,对重叠目标、拥挤目标、小目标的识别精度较低,提出了一种改进多支路的残差深度卷积神经网络来提高多目标识别的准确度;在第一个卷积残差块layer1后保留恒等映射的同时,增加... 由于受场景、视角、光照、尺度变化以及局部变形等因素的影响,对重叠目标、拥挤目标、小目标的识别精度较低,提出了一种改进多支路的残差深度卷积神经网络来提高多目标识别的准确度;在第一个卷积残差块layer1后保留恒等映射的同时,增加一个1×1的短接分支尽可能多的保留原始特征;再平行嵌入一个修改激活函数ReLU6的空间_通道注意力机制模块(CBAM);融合以上3个特征图;融合后的特征层着重关注空间和通道中比较显著的信息,从而增强特征图的特征表达能力,以至于卷积神经网络(CNN)获得更多的判别特征,从而大大提高物体识别精度;在FashionMNIST和Cifar10两个数据集的对比性实验显示改进的resnet50算法是准确性-速度较为折中的目标识别模型。 展开更多
关键词 残差深度卷积神经网络 短接分支 CBAM 激活函数relu6 多目标分类
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部