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基于改进EfficientNet的煤矸音频分类方法 被引量：1
1
作者 宋庆军 焦守悦 +2 位作者 姜海燕 宋庆辉 郝文超 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期138-144,共7页
针对煤矸音频特征提取过程中设备运行噪声干扰严重及单一提取方法易导致信息丢失的问题,提出了一种基于改进EfficientNet的煤矸音频分类方法。采用基于Mel频谱和Gammatone倒谱系数的特征提取方法,有效捕捉矸石声音中的低频信息和细节特... 针对煤矸音频特征提取过程中设备运行噪声干扰严重及单一提取方法易导致信息丢失的问题,提出了一种基于改进EfficientNet的煤矸音频分类方法。采用基于Mel频谱和Gammatone倒谱系数的特征提取方法,有效捕捉矸石声音中的低频信息和细节特征。选择EfficientNet-B0作为骨干网络,并对其进行以下改进:将原有的多尺度通道注意力模块换成卷积块注意力模块,得到卷积注意力特征融合(CAFF)模块,通过网络自学习为不同空间位置的特征分配不同的权重信息,生成新的有效特征;在原有的MBConv模块中并行嵌入频域通道注意力(FCA)模块,加强特征图的表达能力,从而提高整个网络的性能。实验结果表明:引入CAFF模块后,模型准确率提升了0.61%,F1得分提升了0.52%,且模型收敛更快,说明CAFF模块有效提升了模型对频谱特征的捕捉能力;引入FCA模块后,准确率提升了0.45%,F1得分提升了0.62%,说明模块的叠加可以进一步提高模型的泛化能力和处理复杂特征的能力;改进EfficientNe模型的准确率为91.90%,标准差为0.108,显著优于同类对比音频分类模型。 展开更多
关键词 综放开采 煤矸识别 音频特征提取 efficientnet Mel频谱特征 Gammatone倒谱系数 注意力机制
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基于岩石薄片图像与改进EfficientNet建模的岩性识别方法
2
作者 程国建 李宗祥 +2 位作者 李秋实 韩江 孙亚招 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期124-134,共11页
为了实现岩石薄片岩性高效、准确的分类与识别,提出了一种基于空间注意力与多尺度融合的岩石薄片岩性识别方法。采用多尺度融合的策略,通过多个EfficientNet中的轻量反转瓶颈卷积核(MBConv)对橄榄石、普通辉石、角闪石、黑云母等多种类... 为了实现岩石薄片岩性高效、准确的分类与识别,提出了一种基于空间注意力与多尺度融合的岩石薄片岩性识别方法。采用多尺度融合的策略,通过多个EfficientNet中的轻量反转瓶颈卷积核(MBConv)对橄榄石、普通辉石、角闪石、黑云母等多种类别的岩石薄片图像进行特征提取,以捕获更多的细节信息。引入空间注意力模块(SGE),融合岩石薄片图像中的空间特征信息。此外,采用Ranger优化器,改善模型的性能及收敛速度。实验表明:提出的MFSRE(Multi-Scale Fusion-SGE-Ranger-EfficientNet)模型在测试集上的召回率、F1分数分别为98.25%、98.29%,具有较高的识别准确率,相较于ShuffleNet、RegNet、MobileNetV2网络具有更好的分类效果。 展开更多
关键词 岩性识别 岩石薄片图像 efficientnet 空间注意力机制
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基于迁移学习的改进EfficientNet网络的皮肤病分类研究 被引量：1
3
作者 赵海燕 乌有腾 任梦晗 《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》 2025年第1期22-27,共6页
针对目前皮肤病辅助分类技术所应用的网络模型参数量大、分类准确率不高的问题,提出了一种基于迁移学习的改进EfficientNet皮肤病分类方法。该方法应用迁移学习思想对轻量级深度卷积神经网络EfficientNet进行改进,具体包括添加全局平均... 针对目前皮肤病辅助分类技术所应用的网络模型参数量大、分类准确率不高的问题,提出了一种基于迁移学习的改进EfficientNet皮肤病分类方法。该方法应用迁移学习思想对轻量级深度卷积神经网络EfficientNet进行改进,具体包括添加全局平均池化层、冻结不同层数等对模型进行微调,形成TL-EfficientNet网络。实验结果表明,TL-EfficientNetB0在经类别权重预处理后的ISIC2018皮肤病数据集上的准确率达到85.07%,Macro_P达到0.82,网络参数只有4.49 M,适合部署到移动端。 展开更多
关键词 迁移学习 轻量级卷积神经网络 efficientnet 皮肤病分类
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基于迁移学习和改进EfficientNet-B0的脑肿瘤分类算法
4
作者 王勇 杨义龙 +2 位作者 范晓晖 周雷 孔祥勇 《电子科技》 2025年第4期46-51,共6页
针对现有脑肿瘤分类模型和方法复杂度高以及识别率低等问题,文中提出一种基于改进EfficientNet-B0的模型用于3种脑肿瘤分类。在数据预处理阶段,使用ROI(Region of Interest)特征裁剪出脑肿瘤图像的关键特征区域,并按肿瘤类型扩增数据集... 针对现有脑肿瘤分类模型和方法复杂度高以及识别率低等问题,文中提出一种基于改进EfficientNet-B0的模型用于3种脑肿瘤分类。在数据预处理阶段,使用ROI(Region of Interest)特征裁剪出脑肿瘤图像的关键特征区域,并按肿瘤类型扩增数据集。根据卷积网络设计思想重新设计了EfficientNet中的MBConv(Mobile Inverted Bottleneck Convolution)模块,在首步卷积后引入卷积注意力CBAM(Convolutional Block Attention Module)。为了更完整地进行迁移学习,在不修改原始输出结构的基础上外接3个神经元用于脑肿瘤的三分类。改进网络模型具有更低的复杂度,可更好地适应肿瘤病灶的识别。文中利用迁移学习方法在公开数据集figshare-Brain Tumor Dataset上进行微调。实验结果表明,改进模型在该公共数据集上分类准确率为99.67%,相较于原始EfficientNet-B0网络提升了约3.1百分点。 展开更多
关键词 脑肿瘤分类 深度学习 卷积神经网络 阈值化处理 类平衡 efficientnet ECA注意力机制 CBAM注意力机制
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基于GGD-EfficientNet和声纹识别的风力发电机齿轮箱故障诊断
5
作者 廖力达 陈伟克 +3 位作者 罗晓 舒王咏 张芝铭 代军 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期570-578,共9页
针对风力发电机齿轮箱齿轮故障时的噪声提出一种基于分组全局上下文网络(GE-GCNet)与深度可分离卷积(DSCConv)结合的效率神经网络(GGD-EfficientNet)和声纹识别的齿轮箱故障诊断方法。首先通过实验获取齿轮箱故障齿轮的噪声信号,并根据... 针对风力发电机齿轮箱齿轮故障时的噪声提出一种基于分组全局上下文网络(GE-GCNet)与深度可分离卷积(DSCConv)结合的效率神经网络(GGD-EfficientNet)和声纹识别的齿轮箱故障诊断方法。首先通过实验获取齿轮箱故障齿轮的噪声信号,并根据齿轮状态分为6类。然后,使用Log-Mel谱的方法提取噪声信号语谱图。考虑到效率卷积神经网络(EfficientNet)对齿轮故障语谱图特征提取能力不足等缺点,在EfficientNet的基础上,结合分组卷积改进的GE-GCNet和DSCConv,提出一种高性能的齿轮故障诊断模型GGD-EfficientNet。实验表明:所提方法能在齿轮箱故障齿轮语谱图数据集下准确率达到99.7%。所提模型能从数据集中对故障类型进行有效分类,可有效帮助诊断齿轮箱中齿轮故障。 展开更多
关键词 风力发电机 齿轮 故障检测 GGD-efficientnet 声纹识别
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基于SDP与EfficientNet的特征级融合滚动轴承故障诊断
6
作者 傅媛 陈磊 +1 位作者 杨泮 张婷婷 《科学技术创新》 2025年第22期90-93,共4页
针对传统故障诊断方法难以直观看出滚动轴承的健康状态,提出了基于点对称SDP与EfficientNet故障诊断模型的特征级融合方法。首先采用SDP技术将采集得到的信号进行特征级融合,可以初步直观看出监测对象的健康状态,其次利用EfficientNet... 针对传统故障诊断方法难以直观看出滚动轴承的健康状态,提出了基于点对称SDP与EfficientNet故障诊断模型的特征级融合方法。首先采用SDP技术将采集得到的信号进行特征级融合,可以初步直观看出监测对象的健康状态,其次利用EfficientNet故障诊断算法与特征级融合后的SDP图像进行结合,可以得到监测对象的故障诊断结果。然后利用美国凯斯西储大学滚动轴承公用数据集进行实验验证,结果显示该方法对于轴承健康状态诊断的准确度达到98.7%,最后,将所提方法与ShuffleNet网络进行对比,可以得到所提方法的准确度更高。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 SDP 特征融合 efficientnet
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基于改进EfficientNet的轻量化小麦不完善粒识别模型 被引量：1
7
作者 于锦龙 于俊伟 +2 位作者 张自豪 潘泉 母亚双 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第2期192-202,共11页
针对现有基于卷积神经网络的小麦不完善粒识别模型复杂度高、难以部署等问题,提出了一种基于EfficientNet-B0改进的轻量化小麦不完善粒识别模型ML-EfficientNet。首先,对CBAM注意力模块进行改进,提出了一种轻量级的注意力模块LCSA并使用... 针对现有基于卷积神经网络的小麦不完善粒识别模型复杂度高、难以部署等问题,提出了一种基于EfficientNet-B0改进的轻量化小麦不完善粒识别模型ML-EfficientNet。首先,对CBAM注意力模块进行改进,提出了一种轻量级的注意力模块LCSA并使用LCSA模块替换原网络中的SE模块,使模型能同时捕获通道信息与空间信息,提升模型的识别能力。然后,借鉴CSPnet思想对MBConv的结构进行调整,在减少模型参数量的同时提升模型识别正确率。最后,在模型的首个卷积层后加入LCSA模块,进一步增强模型的特征提取能力。实验结果表明,ML-EfficientNet模型的识别准确率为95.71%,参数量为2.863 M、浮点计算量为0.376 G。较改进前识别精度提升了1.57%,参数量减少60%,浮点计算量减少9%,能够有效地进行小麦不完善粒的识别任务,为智慧农业提供有益支持。 展开更多
关键词 小麦不完善粒识别 efficientnet-B0 轻量化 注意力机制
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基于改进EfficientNet v2模型的玉米叶片病害识别 被引量：1
8
作者 谢琬 崔艳荣 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第9期207-215,共9页
针对真实环境下玉米叶片病害识别准确率不高、传统模型难以适应复杂背景等问题,提出一种改进轻量化模型EfficientNet v2的识别方法。首先,收集患有玉米细菌性枯萎病、普通锈病、玉米灰斑病3种病害的玉米叶片和玉米健康叶片,通过4种数据... 针对真实环境下玉米叶片病害识别准确率不高、传统模型难以适应复杂背景等问题,提出一种改进轻量化模型EfficientNet v2的识别方法。首先,收集患有玉米细菌性枯萎病、普通锈病、玉米灰斑病3种病害的玉米叶片和玉米健康叶片,通过4种数据扩充方法进行数据增强,提升模型识别和泛化能力;其次,以EfficientNet v2模型为基础,在Fused-MBConv模块中引入无参数注意力模块SimAM,不增加模型计算负担的同时提高对病害的识别能力;再次,为了增加组间通信,在模型中每1层的MBConv模块和Fused-MBConv模块中引入通道混洗操作,促进不同通道之间的信息流动和融合;最后,将模型中stem层中的传统卷积替换为空洞卷积,增大感受野,使模型在初始阶段就捕捉到更多有用的信息,有助于提升网络的整体特征提取能力。相比原模型,改进后的EfficientNet v2在Top-1准确率提高了1.52百分点,平均精确率提高了1.62百分点,平均召回率提高了1.68百分点,平均F_(1)分数提高了1.65百分点,参数量仅为20.2 M,在保持轻量化的同时提高了对3类常见玉米叶片病害以及健康叶片的识别效果。 展开更多
关键词 玉米叶片病害 efficientnet v2 SimAM注意力模块 通道混洗操作 空洞卷积 图像识别
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基于迁移学习的EfficientNet矿用带式输送机除铁器异物识别
9
作者 杨海龙 袁逸萍 +3 位作者 樊盼盼 肖鹿 赵飞阳 袁少珂 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期443-453,共11页
在矿山作业中,带式输送机中的原煤输送带常混入锚杆、锚索、挖机铲齿和托盘等金属器件,需通过除铁器将这些异物吸走,以避免铁器与运煤发生磕碰或刺穿输送带,从而影响带式输送机的正常运行。针对矿用带式输送机除铁器在运行过程中经常面... 在矿山作业中,带式输送机中的原煤输送带常混入锚杆、锚索、挖机铲齿和托盘等金属器件,需通过除铁器将这些异物吸走,以避免铁器与运煤发生磕碰或刺穿输送带,从而影响带式输送机的正常运行。针对矿用带式输送机除铁器在运行过程中经常面临尘雾和低照度复杂的工作环境,提出了一种适用于低照度及尘雾环境的除铁器异物识别方法。首先,采集了露天煤矿带式输送机除铁器的异常和正常图像,通过限制对比度自适应直方图均衡化对低照度图像进行预处理,以增强图像对比度和提升监测图像的清晰度。通过随机加雾的方法模拟真实尘雾环境,提升模型泛化能力。随后,利用基于迁移学习的EfficientNet-B2网络,在网络架构中引入多个移动翻转瓶颈卷积模块,对不同层次的特征图进行叠加和分析,以提取图像的深层特征信号。通过全局平均池化层将高维特征图缩减为低维向量,最终通过全连接层输出图像的合格与异常类别。实验数据集来源于某露天煤矿现场采集的3000张除铁器图像和600张雾化处理图像。将提出的异物监测算法模型应用于某露天煤矿带式输送机的除铁器,以监测除铁器表面的吸附状态,并开展对比实验。实验结果表明,提出的模型能更快地达到稳定迭代,且损失值更小,并且在各项性能指标上均优于其他现有的卷积神经网络模型,具体表现:准确率为99.79%、精确率为99.07%、召回率为99.01%和F1-Score为0.9904。这些结果表明该模型能够准确有效地对除铁器的吸附状态进行分类。 展开更多
关键词 异物识别 迁移学习 图像增强 特征提取 efficientnet
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基于小波变换和EfficientNet网络的雷达信号脉内调制识别
10
作者 贺重阳 陈旗 +1 位作者 赵瑞轩 陆剑雄 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第S1期386-392,共7页
为提高传统卷积神经网络在低信噪比条件下对多类雷达信号脉内调制识别准确率,提出一种基于小波变换和EfficientNet网络的雷达信号脉内调制识别方法。该方法先对7种不同脉内调制的雷达信号通过连续小波变换(CWT)提取时频特征,利用Efficie... 为提高传统卷积神经网络在低信噪比条件下对多类雷达信号脉内调制识别准确率,提出一种基于小波变换和EfficientNet网络的雷达信号脉内调制识别方法。该方法先对7种不同脉内调制的雷达信号通过连续小波变换(CWT)提取时频特征,利用EfficientNet复合缩放策略,通过统一缩放网络深度、宽度和分辨率,深入挖掘信号特征,实现对雷达信号的脉内调制识别。对比传统的单一维度缩放方法,能够更快提高模型性能,并且兼具高效性和轻量性。实验结果表明,该模型在信噪比为-5 dB的条件下对7种调制的识别率可达到82.45%,对比ResNet-50识别准确率提升了2.99%。在混合信噪比环境的对比实验中,SNR=-5 dB时,该算法的综合识别率可达87.5%。 展开更多
关键词 雷达信号 调制识别 efficientnet网络 连续小波变换 时频特征
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基于EfficientNet和SIFT的中国画印章识别研究
11
作者 曾庆阳 万静 张昊 《北京化工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期74-84,共11页
为提高中国画图像印章识别的效率和准确性,提出一种基于EfficientNet和尺度不变特征变换(scale invari-ant feature transform,SIFT)的两阶段印章识别算法。在印章提取阶段,通过预处理技术优化图像质量,利用HSV(hue,saturation,value)... 为提高中国画图像印章识别的效率和准确性,提出一种基于EfficientNet和尺度不变特征变换(scale invari-ant feature transform,SIFT)的两阶段印章识别算法。在印章提取阶段,通过预处理技术优化图像质量,利用HSV(hue,saturation,value)颜色空间特征确定候选印章区域,基于EfficientNet模型提取候选区域图像特征,进行分类后获得印章图像。在印章匹配阶段,通过SIFT算法提取印章图像特征,采用最近邻匹配方法进行图像匹配,获得最终的印章信息。为验证算法的有效性,构建了包含4000张图片的印章提取数据集,以及包含14790条印章信息的标准印章数据库。选取其他常用基线模型进行对比实验,实验结果表明,在自建数据集上,所提方法印章图像提取的准确率达到95.25%,印章匹配的准确率达到98.20%,并且在处理图像旋转和尺度变化时具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 印章识别 印章提取 印章匹配 efficientnet 尺度不变特征变换(SIFT)
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基于改进EfficientNet的抽油机井故障分级评价方法
12
作者 李翔宇 张帅 +1 位作者 高宪文 袁春华 《沈阳理工大学学报》 2025年第3期1-6,共6页
针对抽油机井电参数的特征提取及故障分级评价的准确性问题,提出使用相对位置矩阵对抽油机井电参时序数据进行图像编码增强抽油机井电参数特征并生成抽油机井故障数据集的方法,改进EfficientNet模型对抽油机井故障进行更加精确的分级评... 针对抽油机井电参数的特征提取及故障分级评价的准确性问题,提出使用相对位置矩阵对抽油机井电参时序数据进行图像编码增强抽油机井电参数特征并生成抽油机井故障数据集的方法,改进EfficientNet模型对抽油机井故障进行更加精确的分级评价。该方法对抽油机井电参数进一步处理并凸显其关键特征,利用图像编码和深度学习技术提高抽油机井故障分级方法的准确性和效率。通过对典型故障的分级实验以及与多种模型性能的对比实验表明,该方法在抽油机井故障分级评价中具有较高的准确性。 展开更多
关键词 抽油机井 故障评价 相对位置矩阵 图像编码 efficientnet
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基于EfficientNet网络的蜜蜂识别跟踪计数系统
13
作者 余华东 邓庆安 商俊杰 《安徽电气工程职业技术学院学报》 2025年第3期89-98,共10页
针对近年来养蜂人数增长,蜜蜂数量减少,导致蜂农经济收入下滑的问题,文章基于EfficientNet深度学习模型,结合深度学习多目标跟踪策略检测(deep simple online and realtime tracking,DeepSORT)算法,构建了一种蜜蜂识别跟踪计数系统。实... 针对近年来养蜂人数增长,蜜蜂数量减少,导致蜂农经济收入下滑的问题,文章基于EfficientNet深度学习模型,结合深度学习多目标跟踪策略检测(deep simple online and realtime tracking,DeepSORT)算法,构建了一种蜜蜂识别跟踪计数系统。实验表明,该系统在识别准确率、跟踪准确性、计数准确性等多目标跟踪性能方面相较于传统方法呈现出明显的优势,为蜜蜂养殖与生态研究提供了技术支持。 展开更多
关键词 蜜蜂识别 跟踪计数 efficientnet 目标检测
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基于Hilbert-Huang和EfficientNet的通信辐射源个体识别
14
作者 牛雅萌 崔良中 孙佳杰 《舰船电子工程》 2025年第4期72-76,119,共6页
针对现有通信辐射源个体识别方法存在识别率低、网络模型参数量大和模型泛化性能差的问题,论文提出基于Hilbert-Huang和EfficientNet的通信辐射源个体识别方法。首先,利用Hilbert-Huang对通信辐射源个体信号进行时频变换,将采集到的辐... 针对现有通信辐射源个体识别方法存在识别率低、网络模型参数量大和模型泛化性能差的问题,论文提出基于Hilbert-Huang和EfficientNet的通信辐射源个体识别方法。首先,利用Hilbert-Huang对通信辐射源个体信号进行时频变换,将采集到的辐射源个体信号进行经验模态分解,对分解后的信号进行Hilbert变换,把一维信号转换成二维时频谱,通过时频分析,丰富原始信号的特征。采用EfficientNet对转换后的时频谱进行学习,最终完成通信辐射源个体识别。采集四个通信辐射源的短波通信信号进行实验,结果表明:该方法有效解决了通信辐射源个体识别问题,相较于其他时频分析的深度学习通信辐射源个体识别方法,论文方法具有更高的识别率和更快的识别速度,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 通信辐射源个体识别 Hilbert-Huang 时频分析 efficientnet
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基于改进EfficientNet的辣椒病虫害识别方法研究
15
作者 张振强 赵伟峰 《延边大学农学学报》 2025年第1期46-50,共5页
该研究针对辣椒病虫害识别过程中数据量少、精度低等问题,以安徽科技学院农学院辣椒试验田采集的病虫害图片数据为研究对象,利用多尺度注意力机制来改进EfficientNet模型,实现了辣椒病虫害的高效精确识别。改进后的模型不仅可以增强和... 该研究针对辣椒病虫害识别过程中数据量少、精度低等问题,以安徽科技学院农学院辣椒试验田采集的病虫害图片数据为研究对象,利用多尺度注意力机制来改进EfficientNet模型,实现了辣椒病虫害的高效精确识别。改进后的模型不仅可以增强和突出病虫害区域,而且可以从多个角度提取图像特征,从而提高了模型对特征的捕获能力。结果表明:改进后的EfficientNet识别准确率达到了94.13%,与原模型相比,识别准确率提升了3.60个百分点。与流行的VGG-19、ResNet-50和DenseNet-121模型相比,准确率分别高出了28.63、9.54和8.20个百分点,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 辣椒病虫害识别 多尺度注意力机制 efficientnet 深度学习
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基于小样本的EfficientNet图像审核系统的设计与实现
16
作者 刘后胜 徐英武 《电脑知识与技术》 2025年第28期1-4,11,共5页
随着互联网内容的不断增长,自动化图像审核系统的需求日益增加。然而,图像分类任务的类别不平衡问题依然存在,尤其是在审核系统中,违规图像(如恶意内容)通常仅占少数,这导致传统的分类模型在应对少数类样本时表现不佳。为此,文章提出了... 随着互联网内容的不断增长,自动化图像审核系统的需求日益增加。然而,图像分类任务的类别不平衡问题依然存在,尤其是在审核系统中,违规图像(如恶意内容)通常仅占少数,这导致传统的分类模型在应对少数类样本时表现不佳。为此,文章提出了一种基于EfficientNet架构的图像审核系统,并引入Focal Loss损失函数,以应对数据集中类别不平衡的问题。通过对图像进行数据增强,该方法提高了模型的泛化能力,并结合AdamW优化器和ReduceLROnPlateau学习率调度器,增强了模型的训练稳定性。实验表明,该方法在测试数据集上的表现优异,相较于使用传统交叉熵损失的模型,其分类性能有显著提升。 展开更多
关键词 图像审核 Focal Loss损失函数 AdamW优化器 efficientnet架构
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基于改进EfficientNet-B5的蝴蝶分类方法
17
作者 苏俊益 张在房 《计量与测试技术》 2025年第9期51-55,共5页
蝴蝶作为重要的文化昆虫,在昆虫研究领域备受关注,然而,传统鉴定蝴蝶种类的方法却费时费力。因此,本文提出了一种基于改进EfficientNet-B5的蝴蝶分类方法,通过构建采用自校准卷积的特征提取模块,动态调整卷积核权重,并集成卷积块注意力... 蝴蝶作为重要的文化昆虫,在昆虫研究领域备受关注,然而,传统鉴定蝴蝶种类的方法却费时费力。因此,本文提出了一种基于改进EfficientNet-B5的蝴蝶分类方法,通过构建采用自校准卷积的特征提取模块,动态调整卷积核权重,并集成卷积块注意力模块(CBAM),提高蝴蝶识别的效率。实验表明,该方法的分类精度明显优于其他常见分类方法。 展开更多
关键词 蝴蝶分类 efficientnet-B5 自校准卷积
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基于迁移学习的EfficientNet-B0模型水稻害虫识别方法
18
作者 蒋正锋 李春青 +4 位作者 梁珍凤 马小刚 吕科锦 韩凌波 杨秀增 《智能计算机与应用》 2025年第7期138-143,共6页
针对自然环境中水稻害虫识别难题,本文提出了一种基于EfficientNet-B0网络模型与迁移学习技术的识别方法。首先,构建包含中华稻蝗、稻飞虱、稻棘缘蝽、麻皮蝽、黑尾叶蝉5类害虫的数据集,并对样本进行了预处理;随后,设计了一个融合迁移... 针对自然环境中水稻害虫识别难题,本文提出了一种基于EfficientNet-B0网络模型与迁移学习技术的识别方法。首先,构建包含中华稻蝗、稻飞虱、稻棘缘蝽、麻皮蝽、黑尾叶蝉5类害虫的数据集,并对样本进行了预处理;随后,设计了一个融合迁移学习技术的EfficientNet-B0初始模型,并通过优化全连接层模型参数,最终训练出了一个基于迁移学习技术的EfficientNet-B0水稻害虫识别模型。实验结果显示,该模型在5类害虫样本上的精确率、召回率和F1-Score均接近或达到1.00,测试集上的准确率高达99.82%。由此表明,基于迁移学习技术的EfficientNet-B0识别模型能够准确、快速地识别水稻害虫类别,为水稻虫害的精准防治提供参考。 展开更多
关键词 智慧农业 水稻害虫 迁移学习 智能识别 efficientnet-B0
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基于改进EfficientNet的水下图像识别
19
作者 丁元明 杨安娜 康伟 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第15期95-100,共6页
针对水下图像存在细节模糊、多尺度以及识别模型计算资源大等问题,提出一种改进EfficientNet的图像识别模型。该模型通过迁移学习在公开数据集上训练得到初始模型参数,提出自适应参数化修正线性单元激活函数(Adaptively Parametric ReLU... 针对水下图像存在细节模糊、多尺度以及识别模型计算资源大等问题,提出一种改进EfficientNet的图像识别模型。该模型通过迁移学习在公开数据集上训练得到初始模型参数,提出自适应参数化修正线性单元激活函数(Adaptively Parametric ReLU,APRelu)和基于选择性内核网络的注意力(Selective Kernel Network,SK)模块加强处理图像的细节特征和多尺度问题。通过保留所有MBConv6模块中的第一个Layer,并在最后一个MBConv6模块后嵌入BN和APRelu模块,加快其收敛速度并去除冗余特征。使用数据增强、十折交叉验证、快照集成等策略提高模型性能。实验对比表明,该模型在测试集上的准确率达到了97.32%,相对于改进前提高了3.75%,具有较高的识别性能。 展开更多
关键词 水下图像识别 迁移学习 efficientnet APRelu激活函数 SK注意力机制
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基于迁移学习的EfficientNet陇绣图像识别研究
20
作者 赵静 《兰州职业技术学院学报》 2024年第4期63-67,共5页
陇绣是甘肃重要的非物质文化遗产,对其进行数字化保护和存储具有重要意义。目前,已有多种深度学习网络模型可以对各类图像进行有效识别,但针对陇绣图像识别的相关研究相对较少,基于此,笔者在EfficientNet预训练模型的基础上,利用自采集... 陇绣是甘肃重要的非物质文化遗产,对其进行数字化保护和存储具有重要意义。目前,已有多种深度学习网络模型可以对各类图像进行有效识别,但针对陇绣图像识别的相关研究相对较少,基于此,笔者在EfficientNet预训练模型的基础上,利用自采集陇绣图像进行迁移学习,经具体量化实验证明,该方法能够以较短的时间完成EfficientNet对陇绣图像数据样本的知识迁移,训练后模型性能优良,且训练方法能够应用于其他场合,更新后的生成模型容易部署在博物馆智能展示系统等算力受限的终端设备上。 展开更多
关键词 陇绣 文物数字化保护 图像识别 efficientnet 迁移学习
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