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融合SOLOv2-Vision Transformer的面瘫识别方法研究
1
作者 庄哲笼 丁有伟 +2 位作者 胡孔法 陈科宏 陈功 《南京中医药大学学报》 北大核心 2025年第10期1399-1406,共8页
目的为了使患者和医生更快诊断病情,达到早发现、早诊断、早治疗的目的,建立准确及时的面瘫智能化辅助诊断方法。方法提出融合SOLOv2-Vision Transformer的方法,将收集的面瘫数据经过替换主干网络的SOLOv2模型分割,去除图像中干扰部分,... 目的为了使患者和医生更快诊断病情,达到早发现、早诊断、早治疗的目的,建立准确及时的面瘫智能化辅助诊断方法。方法提出融合SOLOv2-Vision Transformer的方法,将收集的面瘫数据经过替换主干网络的SOLOv2模型分割,去除图像中干扰部分,再输入到Vision Transformer模型中进行分类训练。通过先分割再分类的原则,提高面瘫图像的分类效果。结果该实验方法在MEEI面瘫数据集上的准确率为0.982、召回率为0.982、F1-score为0.981,相比于基础模型分别提高了2%、4%、4%。结论融合SOLOv2-Vision Transformer的面瘫分类模型,相比较于未经分割的方法可实现更高的识别精度,为面瘫诊断提供了新方法。 展开更多
关键词 图像分割 图像分类 注意力机制 面瘫 诊断 solov2-vision transformer
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基于改进SOLOv2的集装箱货箱图像实例分割
2
作者 苏铁明 梁琛 +3 位作者 徐志祥 李鹏博 王宣平 刘玮 《信息技术》 2024年第11期112-119,共8页
针对集装箱货箱图像实例分割存在分割准确度不高的问题,在SOLOv2算法模型基础上,将主干网络中的残差网络替换为Swin Transformer网络,增强提取货箱特征信息的能力;将随机梯度下降优化器替换为AdamW优化器,加快模型的收敛速度;引入复制... 针对集装箱货箱图像实例分割存在分割准确度不高的问题,在SOLOv2算法模型基础上,将主干网络中的残差网络替换为Swin Transformer网络,增强提取货箱特征信息的能力;将随机梯度下降优化器替换为AdamW优化器,加快模型的收敛速度;引入复制粘贴数据增强方法,混合粘贴实例对象,增加训练数据;采集不同摆放位置的货箱图像制作成数据集,利用添加噪声等图像增强方法扩充数据集,提高SOLOv2的分割性能。在集装箱货箱数据集上进行测试,结果表明改进SOLOv2相比SOLOv2的掩膜平均精度提高了3.0%,有效提高了集装箱货箱图像实例分割精度。 展开更多
关键词 solov2 Swin transformer AdamW 数据增强 集装箱货箱
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