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改进的YOLOv8n轻量化景区行人检测方法研究 被引量:4
1
作者 张小艳 王苗 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期84-96,共13页
针对景区人流量大、人员密集,而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题,提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块,以显著减少模型参数量,从而提... 针对景区人流量大、人员密集,而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题,提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块,以显著减少模型参数量,从而提升模型的检测速度。采用精细的slim-neck范式,通过GSConv和V0V-GSCSP模块,在有效降低模型参数量的同时,提升模型的学习能力。提出坐标注意力动态解耦头,以显著增强模型对位置信息的感知度和敏感度。为了对样本进行更为精确的平衡处理,引入Focal Loss损失函数,进一步提高模型的检测精度与鲁棒性。实验结果表明,在景区行人数据集上,改进后的模型相较于原始模型,模型参数量减小了52%,mAP@0.5提升了2.1个百分点,mAP@0.5:0.95提升了1.4个百分点。在VisDrone2019数据集上,mAP@0.5提高了3.9个百分点。改进后的算法具有更强的泛化性能,能够更好地适用于景区行人检测任务。 展开更多
关键词 行人检测 轻量化 YOLOv8 Focal Loss 注意力机制
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HD-YOLO:复杂场景下安全帽佩戴检测算法 被引量:2
2
作者 邱云飞 腰瑞琳 +1 位作者 金海波 张嘉宁 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期165-174,共10页
针对目标密集、有遮挡的复杂施工场景下安全帽佩戴检测存在漏检、误检的问题,提出了一种基于YOLOv8的HD-YOLO安全帽佩戴检测算法。首先,设计了GRC-C2f结构,使用多分支结构捕获多尺度特征,兼顾训练阶段的特征提取能力和推理阶段的计算效... 针对目标密集、有遮挡的复杂施工场景下安全帽佩戴检测存在漏检、误检的问题,提出了一种基于YOLOv8的HD-YOLO安全帽佩戴检测算法。首先,设计了GRC-C2f结构,使用多分支结构捕获多尺度特征,兼顾训练阶段的特征提取能力和推理阶段的计算效率。其次,设计了DSASF颈部结构,结合动态上采样和多尺度特征融合,精准识别和定位图像中的小目标,以提高检测性能。然后,引入Focal Modulation模块替换原有的快速空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling-Fast,SPPF)结构模块,捕捉图像中的长距离依赖和上下文信息,聚焦于复杂背景中的目标。最后,采用空间增强注意力模块(Spatially Enhanced Attention Module,SEAM)解决小目标遮挡问题。试验结果表明,HD-YOLO算法在同一数据集上平均精度均值为81.8%,相比原始YOLOv8算法提高了5.0百分点。设计的HD-YOLO算法有效提高了复杂场景中佩戴安全帽的检测精度。 展开更多
关键词 安全社会工程 安全帽检测 YOLOv8算法 GRC-C2f模块 DSASF颈部结构 Focal Modulation模块 空间增强注意力模块
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改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法
3
作者 黄力 吴珈承 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期173-179,共7页
针对山火严重威胁输电线路安全的问题,提出一种改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法。选用ResNeSt50作为主干网络以提升模型性能,同时在主干网络后面加入递归特征金字塔(RFP)以增强模型在多尺度上的特征提取能力。采用CIoU Los... 针对山火严重威胁输电线路安全的问题,提出一种改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法。选用ResNeSt50作为主干网络以提升模型性能,同时在主干网络后面加入递归特征金字塔(RFP)以增强模型在多尺度上的特征提取能力。采用CIoU Loss回归损失函数以提高边界框回归速率和定位精度,使用Focal Loss分类损失函数以提高对小目标的烟雾和火焰检测精度。运用Kmeans++聚类算法对烟雾和火焰数据进行anchor尺寸优化,以提高算法的检测准确率。利用数据增强技术来解决图像数量不足和天气环境变化影响检测精度的问题。经过训练和测试,结果显示改进后的Faster RCNN方法在平均精度均值上达到了95.54%,比原模型提高了7.39%,能够有效识别输电线路附近产生的烟雾和火焰,满足山火检测准确性和实时性的要求。 展开更多
关键词 深度学习 山火检测 烟雾检测 Kmeans++ ResNeSt50 CIoU Loss Focal Loss RFP
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基于数据增强和损失平衡的机电领域命名实体识别 被引量:1
4
作者 林娜 岳希 唐聃 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期222-232,共11页
机电领域命名实体识别是机电创新设计信息检索最基础的过程。目前命名实体识别任务的数据在机电领域较少,且大部分存在不平衡问题。通过构建机电领域命名实体识别数据集,根据数据集文本结构特点设计多维数据增强方法,并提出基于改进los... 机电领域命名实体识别是机电创新设计信息检索最基础的过程。目前命名实体识别任务的数据在机电领域较少,且大部分存在不平衡问题。通过构建机电领域命名实体识别数据集,根据数据集文本结构特点设计多维数据增强方法,并提出基于改进loss的命名实体识别模型BERT-BiGRU-CRF(BL)。对互联网机电领域文本语料进行爬取并进行标注构成机电领域命名实体识别数据集;根据不同方式对数据集的影响从同类实体替换、同义词替换、语料裁减和语料拼接四个方面进行多维数据增强后按一定比例进行数据扩充增加数据丰富度;针对数据集数据不平衡问题设计使用Weigh loss平衡focal loss与CRF loss权重的模型,该模型采用BERT进行词向量编码,利用BiGRU完成文本向量的特征提取,使用CRF进行标签约束与解码。经实验证明,多维数据增强方法对模型效果有显著提升,并且经过改进的模型在原始和增强后数据集上表现均为最优,F1值分别为78.23%和83.3%。 展开更多
关键词 机电领域 命名实体识别 数据增强 focal loss Weigh loss
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基于改进PPYOLOE-R的遥感图像舰船目标检测 被引量:1
5
作者 陈天鹏 胡建文 李海涛 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期483-490,共8页
遥感图像背景复杂,处于遥感图像中的舰船目标与港口背景语义信息较为相似,并且部分舰船目标尺寸小且密集排列,现有深度学习目标检测算法易出现漏检、误检、精度不理想等问题。针对此问题,提出一种改进PPYOLOE-R的遥感图像舰船目标检测算... 遥感图像背景复杂,处于遥感图像中的舰船目标与港口背景语义信息较为相似,并且部分舰船目标尺寸小且密集排列,现有深度学习目标检测算法易出现漏检、误检、精度不理想等问题。针对此问题,提出一种改进PPYOLOE-R的遥感图像舰船目标检测算法,以PPYOLOE-R为基线,在颈部网络引入置换注意力机制,增强模型的特征提取能力;引入一种改进的Focal Loss,该损失可以关联类别分数与定位分数,对类别标签进行软化处理,提高模型对难易样本的区分能力。提取DOTA数据集中的舰船类别,制作DOTA_ships舰船数据集。在HRSC2016数据集和DOTA_ships舰船数据集上的实验结果表明,该方法的平均精确度分别为90.02%,89.90%,检测速度分别为48.2 FPS,41.5 FPS,召回率分别为97.9%,97.3%,平均精确度和召回率在对比方法中均为最优,检测速度仅次于PPYOLOE-R。 展开更多
关键词 遥感图像 舰船目标检测 PPYOLOE-R 置换注意力 Focal Loss
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基于Swin-U的路面裂缝分割研究 被引量:1
6
作者 王华 汪良财 +1 位作者 熊峰 胡靖 《中外公路》 2025年第3期37-45,共9页
针对道路裂缝目标分割任务中存在的过拟合、计算速度低和目标信息提取不足等问题,该文基于U⁃Net网络构建Swin⁃U网络模型。该模型以Swin⁃Transformer作为特征提取模块,提高模型的拟合程度,可更精准地提取裂缝特征,从而提高分割精度;同时... 针对道路裂缝目标分割任务中存在的过拟合、计算速度低和目标信息提取不足等问题,该文基于U⁃Net网络构建Swin⁃U网络模型。该模型以Swin⁃Transformer作为特征提取模块,提高模型的拟合程度,可更精准地提取裂缝特征,从而提高分割精度;同时引入稳定的损失函数Focal Loss来提高目标分割的精度。在自有道路裂缝数据集上的试验结果表明:Swin⁃U网络模型实现了裂缝图像的像素级分割,其性能显著优于传统的U⁃Net,在测试集上的交并比和F1分数分别提高了25.00%和27.61%。该改进模型不仅为道路养护决策提供了更可靠的技术支持,也为道路裂缝分割方法的优化提供了参考。 展开更多
关键词 道路裂缝分割 图像分割 Swin⁃Transformer U⁃Net 深度神经网络 Focal Loss
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基于特征增强和样本充分学习的红外飞机检测 被引量:1
7
作者 徐红鹏 刘刚 +1 位作者 司起峰 陈会祥 《电光与控制》 北大核心 2025年第1期54-60,共7页
针对深度学习单阶段检测算法对红外飞机目标的特征提取能力不足以及样本学习不充分的问题,提出基于特征增强的全局上下文机制(FEGCM)和样本充分学习的目标检测算法。FEGCM可获取包含目标的全局信息与局部信息的特征图,从而提高特征提取... 针对深度学习单阶段检测算法对红外飞机目标的特征提取能力不足以及样本学习不充分的问题,提出基于特征增强的全局上下文机制(FEGCM)和样本充分学习的目标检测算法。FEGCM可获取包含目标的全局信息与局部信息的特征图,从而提高特征提取网络对目标特征的提取能力。通过在Focal Loss中添加调制因子,在关注难负样本学习的基础上,充分利用包含目标特性的部分易负样本,使得样本充分学习,从而帮助检测算法学习到更有意义的目标特征。实验表明,所提算法在自制红外飞机数据集上的mAP_(50)达到96.9%,能够有效实现红外飞机目标检测。 展开更多
关键词 红外飞机检测 全局上下文 空间注意力 Focal Loss 易负样本
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基于EfficientViT改进YOLOv8排水管道缺陷检测模型 被引量:1
8
作者 吴哲豪 郭源 +1 位作者 黄胜 马保松 《给水排水》 北大核心 2025年第1期125-130,共6页
提出一种基于EfficientViT改进YOLOv8网络的排水管道缺陷智能检测模型。首先,将YOLOv8主干网络结构替换为EfficientViT特征提取网络,以此减少模型参数量;其次,引入SE注意力机制,提高目标检测精度,增强模型鲁棒性;最后,采用Focal Loss损... 提出一种基于EfficientViT改进YOLOv8网络的排水管道缺陷智能检测模型。首先,将YOLOv8主干网络结构替换为EfficientViT特征提取网络,以此减少模型参数量;其次,引入SE注意力机制,提高目标检测精度,增强模型鲁棒性;最后,采用Focal Loss损失函数,减少了大量易分类样本的影响。对所收集9类管道缺陷共14701缺陷案例训练和测试,结果显示,新模型较原YOLOv8算法的平均精度提升1.7%达到81.3%,FPS提高至44.8帧/s,表明改进算法在排水管道缺陷检测任务中有更优的表现。 展开更多
关键词 排水管道 缺陷识别 EfficientViT 注意力机制 Focal Loss
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基于Focal Loss^(IM)-Transformer的电网虚假数据注入攻击检测
9
作者 席磊 和昀 +3 位作者 李子豪 曹利锋 李宗泽 石雨凡 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期26-38,共13页
虚假数据注入攻击对电力信息物理系统造成严重安全威胁。由于受到攻击样本与正常样本之间存在类别不平衡特性,导致机器学习检测方法偏向于多数类的预测,影响其对攻击的检测精度。为此,提出了基于Focal Loss^(IM)-Transformer的虚假数据... 虚假数据注入攻击对电力信息物理系统造成严重安全威胁。由于受到攻击样本与正常样本之间存在类别不平衡特性,导致机器学习检测方法偏向于多数类的预测,影响其对攻击的检测精度。为此,提出了基于Focal Loss^(IM)-Transformer的虚假数据注入攻击检测。Transformer利用其自注意力机制能够捕捉数据中的长期依赖性,进而识别不平衡的虚假数据注入攻击数据。Focal Loss^(IM)通过引入调制因子来更好地匹配虚假数据注入攻击样本的分布和特性,来增强检测方法对不平衡数据的识别能力,以提高检测方法对攻击的检测精度。通过在IEEE 14节点系统、IEEE 30节点系统和IEEE 57节点系统进行仿真,验证了所提方法的有效性。且相较于传统损失函数和其他检测方法,所提方法显示出更好的泛化能力和对少数类的识别能力,且辨识精度高、误报率低。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 虚假数据注入攻击 不平衡数据 TRANSFORMER focal loss
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基于改进VGG16网络模型的人脸疲劳检测方法
10
作者 黄尚安 阮太元 +2 位作者 周昊 蔡雄友 韩冰 《科学技术创新》 2025年第16期105-109,共5页
疲劳驾驶是道路交通安全中的重要隐患,人脸疲劳检测是帮助解决疲劳驾驶的重要方法。当前人脸疲劳检测众多方法存在模型训练复杂、精度低、耗时慢等问题,针对人脸疲劳面部特征的相关特点,提出在原VGG16网络模型基础上,重构模型相关网络层... 疲劳驾驶是道路交通安全中的重要隐患,人脸疲劳检测是帮助解决疲劳驾驶的重要方法。当前人脸疲劳检测众多方法存在模型训练复杂、精度低、耗时慢等问题,针对人脸疲劳面部特征的相关特点,提出在原VGG16网络模型基础上,重构模型相关网络层,并结合Lanczos插值算法增加“人脸疲劳检测感受野增强模块”,使用Focal Loss损失函数,深度提取人脸面部细节特征,再利用MeanShift聚类算法沿着密度梯度上升的特点,完成人脸疲劳检测,在公共数据集上的精度达到了94.3%。 展开更多
关键词 人脸疲劳检测 VGG16 Lanczos插值算法 Focal Loss损失函数 MeanShift聚类
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A Preliminary Catalog of Early Aftershocks Following the 7 January 2025 M_(S)6.8 Dingri,Xizang Earthquake 被引量:4
11
作者 Jiayuan Yao Dongdong Yao +3 位作者 Fang Chen Ming Zhi Li Sun Dun Wang 《Journal of Earth Science》 2025年第2期856-860,共5页
INTRODUCTION.On January 7,2025,at 9:05 AM BJT,a MS6.8 earthquake(CENC epicenter:28.50°N,87.45°E)struck Dingri County,Xizang Province(hereinafter referred to as the Dingri mainshock).The inferred moment magni... INTRODUCTION.On January 7,2025,at 9:05 AM BJT,a MS6.8 earthquake(CENC epicenter:28.50°N,87.45°E)struck Dingri County,Xizang Province(hereinafter referred to as the Dingri mainshock).The inferred moment magnitude,based on regional/teleseismic waveform inversion and back-projection,is approximately MW7.1.Focal mechanism solutions,aftershock distribution,and field surveys indicate that the Dingri mainshock was a normal-faulting event,with a nearly north-south strike and a westward-dipping fault plane. 展开更多
关键词 focal mechanism Xizang AFTERSHOCKS Dingri moment magnitude field surveys EARTHQUAKE mechanism solutionsaftershock
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基于改进YOLOv8n的玉米地杂草检测 被引量:2
12
作者 文韬 王天一 《软件工程》 2025年第3期6-10,共5页
为了有效应对玉米地杂草对玉米产量和品质的影响,实现玉米与杂草的快速、准确检测,提出了一种基于改进YOLOv8n(You Only Look Once Version 8 nano)的玉米与杂草检测模型。首先,提出了ACMConv(Accurate and Computationally Minimal Con... 为了有效应对玉米地杂草对玉米产量和品质的影响,实现玉米与杂草的快速、准确检测,提出了一种基于改进YOLOv8n(You Only Look Once Version 8 nano)的玉米与杂草检测模型。首先,提出了ACMConv(Accurate and Computationally Minimal Convolution)新型卷积方式,显著减少了模型计算量,使模型更加轻量化;其次,使用SELU激活函数,引入非线性因素,有效缓解了梯度消失问题;最后,引入Focal Loss作为边界框损失函数,使模型更加容易收敛。实验结果表明,相较于原始YOLOv8n模型,改进后的YOLOv8n模型的平均精度均值提升了1.3百分点,计算量降低了7.3%,实现了对玉米与杂草的高效、准确检测。 展开更多
关键词 深度学习 杂草识别 YOLOv8n 激活函数 Focal Loss
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基于YOLOv8的轻量级无人机航拍小目标检测模型
13
作者 陈奕衡 廉佐政 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》 2025年第3期37-42,共6页
针对无人机携带计算资源受限的问题,提出一种轻量化的YOLOv8小目标检测模型。在主干网络中引入AKConv,通过灵活的卷积核减少不必要的参数;构建新的颈部网络SBN,通过GSConv降低计算开销,并利用双向信息传递机制,提高对不同尺度目标的检... 针对无人机携带计算资源受限的问题,提出一种轻量化的YOLOv8小目标检测模型。在主干网络中引入AKConv,通过灵活的卷积核减少不必要的参数;构建新的颈部网络SBN,通过GSConv降低计算开销,并利用双向信息传递机制,提高对不同尺度目标的检测精度;使用Focal Modulation替代原有的SPPF模块,增强模型在图像关键区域的注意力机制。结果表明,改进后的模型较YOLOv8,参数量降低30%,mAP50提高2.3%,同时相较于目标检测领域常用的一些模型,在轻量化和检测精度上均有更好的表现,证明了改进的有效性。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv8 AKConv SBN Focal Modulation
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The rupture process of the Hualien M 7.3 sequence on April 3,2024 被引量:1
14
作者 Zhigao Yang Huifang Chen 《Earthquake Research Advances》 2025年第1期30-37,共8页
The Hualien M 7.3 earthquake on April 3,2024,was a significant and strong earthquake in Taiwan,China in the past two decades.The rupture process of the main shock and strong aftershocks is of great significance to the... The Hualien M 7.3 earthquake on April 3,2024,was a significant and strong earthquake in Taiwan,China in the past two decades.The rupture process of the main shock and strong aftershocks is of great significance to the subsequent seismic activity and seismogenic tectonic research.Based on local strong-motion data,we used the IDS(Iterative Deconvolution and Stacking)method to obtain the rupture process of the mainshock and two strong aftershocks on the 23rd.The rupture of the mainshock was mainly unilateral,lasting 31 s,with a maximum slip of 2m,and the depth of the large slip zone is about 41–49 km.There is a clear difference between the rupture depth of the main shock and the two strong aftershocks.The depths of the large slip zones of the latter two are 3–9 km and 8–10 km,respectively.There is also a significant difference in the seismogenic fault between the mainshock and the aftershocks,and we believe that there are two seismogenic fault zones in the study area,the deep and the shallow fault zone.The slip of the deep faults activates the shallow faults. 展开更多
关键词 Hualien earthquake Rupture process IDS method Focal mechanism
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Seismicity associated with hydraulic fracturing in Changning shale gas field,China:Constraints from source mechanisms,stress field and fluid overpressure thresholds 被引量:1
15
作者 Jingjing Dai Jianfeng Liu +6 位作者 Jianxiong Yang Fujun Xue Lei Wang Xiangchao Shi Shigui Dai Jun Hu Changwu Liu 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 2025年第7期4061-4076,共16页
Source properties and stress fields are critical to understand fundamental mechanisms for fluid-induced earthquakes.In this study,we identify the focal mechanism solutions(FMSs)of 360 earthquakes with local magnitude ... Source properties and stress fields are critical to understand fundamental mechanisms for fluid-induced earthquakes.In this study,we identify the focal mechanism solutions(FMSs)of 360 earthquakes with local magnitude M_(L)≥1.5 in the Changning shale gas field from January 2016 to May 2017 by fitting three-component waveforms.We then constrain the directions of the maximum horizontal stress(σ_(H_(max)))for four dense earthquake clusters using the stress tensor inversion method.The stress drops of 121 earthquakes with M_(L)≥1.5 are calculated using the spectral ratio method.We examine the spatiotemporal heterogeneity of stress field,and discuss the cause of non-double-couple(non-DC)components in seismicity clusters.Following the Mohr-Coulomb criterion,we estimate the fluid overpressure thresholds from FMS for different seismic clusters,providing insights into potential physical mechanisms for induced seismicity.The FMS results indicate that shallow reverse earthquakes,with steep dip angles,characterize most events.The source mechanisms of earthquakes with M_(L)≥1.5 are dominated by DC components(>70%),but several earthquakes with M_(L)>3.0 and the microseismic events nearby during injection period display significant non-DC components(>30%).Stress inversion results reveal that the σ_(H_(max)) direction ranges from 120°to 128°.Stress drops of earthquakes range between 0.10 and 64.49 MPa,with high values occurring on reverse faults situated at a greater distance from the shale layer,accompanied by a moderate rotation(≤25°)in the trend of σ_(H_(max)).The seismic clusters close to the shale layer exhibit low fluid overpressure thresholds,prone to being triggered by high pore-pressure fluid.The integrated results suggest that the diffusion of high pore pressures is likely to be the primary factor for observed earthquakes.The present results are expected to offer valuable insights into the origin of anomalous seismicity near the shale gas sites. 展开更多
关键词 SEISMICITY Sichuan basin Hydraulic fracturing Focal mechanism solution Stress field Triggering mechanism
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Integrating well logs,3D seismic,and earthquake data for comprehensive prediction of 3D in-situ stress orientations:A case study from the Weiyuan area in the Sichuan Basin,China 被引量:1
16
作者 Huan Cao Yang Zhao +4 位作者 Hai-Chao Chen Le-Le Zhang Cheng-Gang Xian Ji-Dong Yang Lu Liu 《Petroleum Science》 2025年第1期210-221,共12页
Determining the orientation of in-situ stresses is crucial for various geoscience and engineering appli-cations.Conventional methods for estimating these stress orientations often depend on focal mechanism solutions(F... Determining the orientation of in-situ stresses is crucial for various geoscience and engineering appli-cations.Conventional methods for estimating these stress orientations often depend on focal mechanism solutions(FMSs)derived from earthquake data and formation micro-imager(FMI)data from well logs.However,these techniques can be costly,depth-inaccurate,and may lack spatial coverage.To address this issue,we introduce the use of three-dimensional(3D)seismic data(active sources)as a lateral constraint to approximate the 3D stress orientation field.Recognizing that both stress and fracture patterns are closely related to seismic velocity anisotropy,we derive the orientation of azimuthal anisotropy from multi-azimuth 3D seismic data to compensate for the lack of spatial stress orientation information.We apply our proposed workflow to a case study in the Weiyuan area of the Sichuan Basin,China,a region targeted for shale gas production.By integrating diverse datasets,including 3D seismic,earthquakes,and well logs,we develop a comprehensive 3D model of in-situ stress(orientations and magnitudes).Our results demonstrate that the estimated anisotropy orientations from 3D seismic data are consistent with the direction of maximum horizontal principal stress(SHmax)obtained from FMIs.We analyzed 12 earthquakes(magnitude>3)recorded between 2016 and 2020 for their FMSs and compressional axis(P-axis)orientations.The derived SHmax direction from our 3D stress model is 110°ES(East-South),which shows excellent agreement with the FMSs(within 3.96°).This close alignment validates the reliability and precision of our integrated method for predicting 3D SHmax orientations. 展开更多
关键词 In-situ stress orientation SHmax Azimuthal velocity anisotropy Focal source mechanism Formation micro-imager
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基于小样本的EfficientNet图像审核系统的设计与实现
17
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YOLOv8的轮毂检测算法研究
18
作者 贠甜甜 魏阳 何冰 《图像与信号处理》 2025年第1期34-44,共11页
鉴于传统轮毂分类检测流程中存在的劳动重复度高、人力成本高企及生产效率低下等挑战,文章提出了一种应用YOLOv8网络的汽车轮毂自动分类系统。该系统的工作流程包括:首先,收集丰富的汽车轮毂X光图像,构建一个囊括多种轮毂类型的综合性... 鉴于传统轮毂分类检测流程中存在的劳动重复度高、人力成本高企及生产效率低下等挑战,文章提出了一种应用YOLOv8网络的汽车轮毂自动分类系统。该系统的工作流程包括:首先,收集丰富的汽车轮毂X光图像,构建一个囊括多种轮毂类型的综合性数据集;接着,利用YOLOv8算法对该数据集实施训练,以生成一个能够精确分辨轮毂种类的模型。在模型训练阶段,针对轮毂分类的具体特性,对YOLOv8算法进行了改进,引入了Focal Loss作为损失函数,从而有效缓解了正负样本不均衡的问题,进一步提升了轮毂分类的精确度。在实验验证环节,文章在不同噪声干扰和光照条件下对轮毂图像进行了测试。实验结果显示,该系统能迅速且准确地识别出各类轮毂,平均识别准确率高达98.43%,展现出了卓越的分类精度和强大的鲁棒性。In response to the challenges of high labor repetition, escalating labor costs, and low production efficiency in traditional hub classification and inspection processes, this paper proposes an automatic automobile hub classification system using the YOLOv8 network. The workflow of this system includes: first, collecting extensive X-ray images of automobile hubs to construct a comprehensive dataset encompassing various hub types;next, utilizing the YOLOv8 algorithm to train this dataset to generate a model capable of accurately distinguishing hub types. During the model training phase, improvements were made to the YOLOv8 algorithm based on the specific characteristics of hub classification, with Focal Loss introduced as the loss function, effectively mitigating the issue of imbalance between positive and negative samples and further enhancing the accuracy of hub classification. In the experimental validation stage, hub images were tested under different noise interference and lighting conditions. The experimental results demonstrate that the system can swiftly and accurately identify various types of hubs, with an average recognition accuracy of 98.43%, showcasing excellent classification accuracy and robustness. 展开更多
关键词 轮毂分类 X光轮毂图像 卷积神经网络 YOLOV8算法 Focal Loss函数
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基于改进YOLOv5s的课堂质量评价体系
19
作者 刘睿 王丽娟 +2 位作者 张晖耀 郭启航 林旭东 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第4期925-935,共11页
针对传统课堂质量评价手段主要依靠人工观察,存在效率低和精度差等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s(You Only Look Once version 5 small)的轻量化课堂评价模型。通过采用该模型和层次分析法建立完善的课堂评价体系。该模型在颈部网络... 针对传统课堂质量评价手段主要依靠人工观察,存在效率低和精度差等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s(You Only Look Once version 5 small)的轻量化课堂评价模型。通过采用该模型和层次分析法建立完善的课堂评价体系。该模型在颈部网络中融入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,提高了模型的识别精度;通过在骨干网络中融合Ghost模块,显著降低了模型的复杂度;通过采用Focal Loss损失函数,有效地缓解了类别不平衡的问题。实验结果表明,与YOLOv5s模型相比,改进后的模型平均精度提升了7.3%,参数量减少了42.0%,计算量减少33.1%,检测速度提升了4%。最后结合层次分析法和熵权法建立课堂质量评价体系,动态显示当前课堂质量的评分,可满足实际课堂需求。 展开更多
关键词 YOLOv5s算法 层次分析法 熵权法 卷积块注意模块 Ghost模块 Focal Loss损失函数
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Imaging characteristics of hypervascular focal nodular hyperplasialike lesions in patients with chronic alcoholic liver disease
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作者 Atsushi Urase Masakatsu Tsurusaki +3 位作者 Ryohei Kozuki Atsushi Kono Keitaro Sofue Kazunari Ishii 《World Journal of Gastroenterology》 SCIE CAS 2025年第2期61-70,共10页
BACKGROUND Focal nodular hyperplasia(FNH)-like lesions are hyperplastic formations in patients with micronodular cirrhosis and a history of alcohol abuse.Although pathologically similar to hepatocellular carcinoma(HCC... BACKGROUND Focal nodular hyperplasia(FNH)-like lesions are hyperplastic formations in patients with micronodular cirrhosis and a history of alcohol abuse.Although pathologically similar to hepatocellular carcinoma(HCC)lesions,they are benign.As such,it is important to develop methods to distinguish between FNH-like lesions and HCC.AIM To evaluate diagnostically differential radiological findings between FNH-like lesions and HCC.METHODS We studied pathologically confirmed FNH-like lesions in 13 patients with alco-holic cirrhosis[10 men and 3 women;mean age:54.5±12.5(33-72)years]who were negative for hepatitis-B surface antigen and hepatitis-C virus antibody and underwent dynamic computed tomography(CT)and magnetic resonance imaging(MRI),including superparamagnetic iron oxide(SPIO)and/or gadoxetic acid-enhanced MRI.Seven patients also underwent angiography-assisted CT.RESULTS The evaluated lesion features included arterial enhancement pattern,washout appearance(low density compared with that of surrounding liver parenchyma),signal intensity on T1-weighted image(T1WI)and T2-weighted image(T2WI),central scar presence,chemical shift on in-and out-of-phase images,and uptake pattern on gadoxetic acid-enhanced MRI hepatobiliary phase and SPIO-enhanced MRI.Eleven patients had multiple small lesions(<1.5 cm).Radiological features of FNH-like lesions included hypervascularity despite small lesions,lack of“corona-like”enhancement in the late phase on CT during hepatic angiography(CTHA),high-intensity on T1WI,slightly high-or iso-intensity on T2WI,no signal decrease in out-of-phase images,and complete SPIO uptake or incomplete/partial uptake of gadoxetic acid.Pathologically,similar to HCC,FNH-like lesions showed many unpaired arteries and sinusoidal capillarization.CONCLUSION Overall,the present study showed that FNH-like lesions have unique radiological findings useful for differential diagnosis.Specifically,SPIO-and/or gadoxetic acid-enhanced MRI and CTHA features might facilitate differential diagnosis of FNH-like lesions and HCC. 展开更多
关键词 Focal nodular hyperplasia Alcoholic liver disease Hepatocellular carcinoma Magnetic resonance imaging LIVER
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