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The Focalizers and the Themes of the Sound and the Fury
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作者 王艳 郭鑫 《海外英语》 2014年第20期223-224,共2页
Based on the narrative theory of Shlomith Rimmon-Kenan,the present paper will analyze the close connection between the choice and order of the focalizers and the themes of the novel to show that they are chosen and ar... Based on the narrative theory of Shlomith Rimmon-Kenan,the present paper will analyze the close connection between the choice and order of the focalizers and the themes of the novel to show that they are chosen and arranged deliberately and accorded to its themes. 展开更多
关键词 focalizer unreliable NARRATOR themes
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基于多尺度注意力与双流融合特征的微表情识别
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作者 郭小龙 薛珮芸 +1 位作者 白静 徐姜帅 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期175-184,共10页
为了解决微表情识别中特征提取能力不足和样本数据不均衡导致的识别偏差问题,文中提出一种基于多尺度注意力与双流融合特征的微表情识别方法。首先设计多尺度注意力模块,通过光流和差分序列特征的融合提升微表情关键动态信息的提取能力... 为了解决微表情识别中特征提取能力不足和样本数据不均衡导致的识别偏差问题,文中提出一种基于多尺度注意力与双流融合特征的微表情识别方法。首先设计多尺度注意力模块,通过光流和差分序列特征的融合提升微表情关键动态信息的提取能力;其次设计了改进的多核Inception模块,结合深度可分离卷积和多尺寸卷积核,在提升特征表达能力的同时降低计算复杂度;最后采用数据扩充策略和Focal Loss损失函数以缓解样本类间不均导致的识别偏移。实验结果显示,该方法在CASMEⅡ、SMIC-HS、SAMM和MEGC2019等4个自发微表情数据集上实现了优异性能。其中UAR和UF1指标分别达到最高,为0.914和0.912,显著优于近期主流方法。同时,设计的消融实验验证了多尺度注意力模块和多核Inception模块在特征提取中的关键作用。实验结果表明,所提方法通过多维度融合、创新特征提取、数据扩充和改善损失函数等操作,获得了高精度且具有竞争力的微表情识别性能。 展开更多
关键词 微表情识别 多尺度注意力 双流特征融合 深度可分离卷积 数据扩充 Focal Loss损失函数
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GNSS退化下智驾拖拉机视觉定位算法研究及端侧部署
3
作者 王凌峰 辛沛哲 +1 位作者 江发潮 王国业 《拖拉机与农用运输车》 2026年第2期66-72,共7页
智驾拖拉机作业中,GNSS/RTK常因作物遮挡与多路径效应退化甚至失锁,视觉里程计/SLAM因而成为关键补充。田间弱纹理与重复纹理易导致关键点不稳定与匹配歧义,而端侧算力与存储受限又压缩了前端推理预算。为此,本文提出SP-AgriLite-Focal... 智驾拖拉机作业中,GNSS/RTK常因作物遮挡与多路径效应退化甚至失锁,视觉里程计/SLAM因而成为关键补充。田间弱纹理与重复纹理易导致关键点不稳定与匹配歧义,而端侧算力与存储受限又压缩了前端推理预算。为此,本文提出SP-AgriLite-Focal:一种轻量化且与SuperPoint协议完全兼容的局部特征前端,保持输出组织并复用标准解码/后处理,可在不改动下游匹配与几何验证模块的前提下实现即插即用替换。方法采用GhostConv紧凑编码器与轻量增强结构提升效率,并引入不平衡感知检测目标缓解网格监督下背景主导,从而保留更多可匹配关键点。统一协议评测与端侧基准结果表明,该前端在保证兼容与实时性的同时提升了特征匹配稳定性,适用于GNSS退化条件下的农业视觉定位部署。 展开更多
关键词 局部特征前端 SuperPoint兼容 轻量化网络 零样本迁移 多类Focal交叉熵
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改进YOLOv11s的农作物虫害标注与检测方法研究
4
作者 黄智超 王丽丽 《智能计算机与应用》 2026年第2期77-83,共7页
农作物虫害检测是现代农业中的核心技术之一,对于提高农业生产效率和保护粮食安全具有重要意义。本文基于IP102数据集,构建了一个更贴合实际应用的数据子集。在YOLOv11s目标检测框架基础上,融合了双向特征金字塔网络(BiFPN)、多尺度注... 农作物虫害检测是现代农业中的核心技术之一,对于提高农业生产效率和保护粮食安全具有重要意义。本文基于IP102数据集,构建了一个更贴合实际应用的数据子集。在YOLOv11s目标检测框架基础上,融合了双向特征金字塔网络(BiFPN)、多尺度注意力聚合(MSAA)以及焦点交并比(Focal IoU),以提升模型的多尺度特征融合能力和小目标检测精度。此外,本文提出了一种自动标注方法,利用T-Rex Label结合YOLOv11s模型,不仅节省了人工标注的时间,还通过半自动标注流程显著提高了标注效率和数据质量,从而有效解决了大规模数据集的标注问题。实验结果表明,改进后的模型在平均精度、召回率上均优于YOLOv5s,YOLOv5-EB,YOLOv5-GRNS,YOLOv8s,YOLOv10s,YOLOv11s等算法,为农作物虫害检测提供了一种准确、高效的解决方案。 展开更多
关键词 农作物害虫检测 自动标注 YOLOv11s BiFPN MSAA Focal IoU
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A multi-attention mechanism U-Net neural network for image correction of PbS quantum dot focal plane detectors
5
作者 WANG Han-Ting DI Yun-Xiang +10 位作者 QI Xing-Yu SHA Ying-Zhe WANG Ya-Hui YE Ling-Feng TANG Wei-Yi BA Kun WANG Xu-Dong HUANG Zhang-Cheng CHU Jun-Hao SHEN Hong WANG Jian-Lu 《红外与毫米波学报》 北大核心 2026年第1期148-156,共9页
Near-infrared image sensors are widely used in fields such as material identification,machine vision,and autonomous driving.Lead sulfide colloidal quantum dot-based infrared photodiodes can be integrated with sil⁃icon... Near-infrared image sensors are widely used in fields such as material identification,machine vision,and autonomous driving.Lead sulfide colloidal quantum dot-based infrared photodiodes can be integrated with sil⁃icon-based readout circuits in a single step.Based on this,we propose a photodiode based on an n-i-p structure,which removes the buffer layer and further simplifies the manufacturing process of quantum dot image sensors,thus reducing manufacturing costs.Additionally,for the noise complexity in quantum dot image sensors when capturing images,traditional denoising and non-uniformity methods often do not achieve optimal denoising re⁃sults.For the noise and stripe-type non-uniformity commonly encountered in infrared quantum dot detector imag⁃es,a network architecture has been developed that incorporates multiple key modules.This network combines channel attention and spatial attention mechanisms,dynamically adjusting the importance of feature maps to en⁃hance the ability to distinguish between noise and details.Meanwhile,the residual dense feature fusion module further improves the network's ability to process complex image structures through hierarchical feature extraction and fusion.Furthermore,the pyramid pooling module effectively captures information at different scales,improv⁃ing the network's multi-scale feature representation ability.Through the collaborative effect of these modules,the network can better handle various mixed noise and image non-uniformity issues.Experimental results show that it outperforms the traditional U-Net network in denoising and image correction tasks. 展开更多
关键词 PbS quantum dot focal plane detector convolutional neural networks image denoising U-Net
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Hippocampal damage through foreign body placement in organotypic cultures leads to plastic responses in newly born granule cells
6
作者 Tassilo Jungenitz Lukas Frey +2 位作者 Sophia Kirscht Stephan W.Schwarzacher Angélica Zepeda 《Neural Regeneration Research》 2026年第3期1142-1150,共9页
The dentate gyrus of the hippocampus is a plastic structure that displays modifications at different levels in response to positive stimuli as well as to negative conditions such as brain damage.The latter involves gl... The dentate gyrus of the hippocampus is a plastic structure that displays modifications at different levels in response to positive stimuli as well as to negative conditions such as brain damage.The latter involves global alterations,making understanding plastic responses triggered by local damage difficult.One key feature of the dentate gyrus is that it contains a well-defined neurogenic niche,the subgranular zone,and beyond neurogenesis,newly born granule cells may maintain a“young”phenotype throughout life,adding to the plastic nature of the structure.Here,we present a novel experimental model of local brain damage in organotypic entorhino-hippocampal cultures that results in the activation of adjacent newly born granule cells.A small piece of filter paper was placed on the surface of the granule cell layer of the dentate gyrus,which evoked a foreign body reaction of astrocytes,along with the activation of local young neurons expressing doublecortin.Forty-eight hours after foreign body placement,the number of doublecortin-immunoreactive cells increased in the subgranular zone in the direct vicinity of the foreign body,whereas overall increased doublecortin immunoreactivity was observed in the granule cell layer and molecular layer of the dentate gyrus.Foreign body placement in the pyramidal layer of the CA1 region evoked a comparable local astroglial reaction but did not lead to an increase in doublecortin-immunoreactive in either the CA1 region or the adjacent dentate gyrus.Seven days after foreign body placement in the dentate gyrus,the increase in doublecortin-immunoreactivity was no longer observed,indicating the transient activation of young cells.However,7 days after foreign body placement,the number of doublecortin-immunoreactive granule cells coimmunoreactive for calbindin was lower than that under the control conditions.As calbindin is a marker for mature granule cells,this result suggests that activated young cells remain at a more immature stage following foreign body placement.Live imaging of retrovirally green fluorescent protein-labeled newly born granule cells revealed the orientation and growth of their dendrites toward the foreign body placement.This novel experimental model of foreign body placement in organotypic entorhino-hippocampal cultures could serve as a valuable tool for studying both glial reactivity and neuronal plasticity,specifically of newly born neurons under controlled in vitro conditions. 展开更多
关键词 ASTROCYTE brain plasticity dendritic plasticity dentate gyrus focal brain injury hippocampus NEUROPLASTICITY NEUROREPAIR newborn granule cells regeneration REORGANIZATION
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The FN1-ITGB4 Axis Drives Acquired Chemoresistance in Bladder Cancer by Activating FAK Signaling
7
作者 Xiaoyu Zhang RenFei Zong +9 位作者 Yan Sun Nan Chen Kunyao Zhu Hang Tong Tinghao Li Junlong Zhu Zijia Qin Linfeng Wu Aimin Wang Weiyang He 《Oncology Research》 2026年第2期512-530,共19页
Objective:While cisplatin-based chemotherapy is pivotal for advanced bladder cancer,acquired resistance remains a major obstacle.This study investigates key molecular drivers of this resistance and potential reversal ... Objective:While cisplatin-based chemotherapy is pivotal for advanced bladder cancer,acquired resistance remains a major obstacle.This study investigates key molecular drivers of this resistance and potential reversal strategies.Methods:We established GC(Gemcitabine and Cisplatin)-resistant T24-R and UC3-R cell lines from T24 and UM-UC-3(UC3)cells.Transcriptomic and proteomic analyses identified differentially expressed molecules.Apoptosis and cell viability were assessed by flow cytometry and CCK-8(Cell Counting Kit-8)assays,while RT-qPCR(Reverse Transcription Quantitative Polymerase Chain Reaction)and Western blot analyzed gene and protein expression.Immunofluorescence evaluated FAK(Focal Adhesion Kinase)phosphorylation,and a xenograft mouse model validated the findings in vivo.Results:Integrated transcriptomic and proteomic analysis identified FN1(fibronectin)as a consistently upregulated top candidate in resistant cells(T24-R transcript log_(2)FC=2.8,protein log_(2)FC=0.9;UC3-R transcript log_(2)FC=3.7;all p<0.001).Knockdown of FN1 reduced chemoresistance(Resistance Index:5.2 in T24-R and 2.0 in UC3-R cells,p<0.001)and enhanced apoptosis(approximately 4.5-fold in T24-R and 7.5-fold in UC3-R,p<0.001).ITGB4(Integrin Subunit Beta 4)was upregulated in resistant cells(transcript log_(2)FC:4.2 in T24-R and 3.03 in UC3-R;protein log_(2)FC:0.67 in T24-R;all p<0.01).Critically,ITGB4 knockdown abolished the chemoresistance promoted by exogenous FN1,which was associated with increased FAK(Y397)phosphorylation.Conclusion:Our results demonstrate that the FN1-ITGB4 axis drives chemoresistance in bladder cancer via FAK signaling.Targeting this axis represents a promising strategy to overcome chemoresistance. 展开更多
关键词 Bladder cancer CHEMORESISTANCE FIBRONECTIN focal adhesion kinase integrin subunit beta 4 gemcitabine and cisplatin
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基于改进YOLOv5s的煤矿地面无人值守变电站仪表检测算法研究
8
作者 李富强 《中国设备工程》 2026年第2期176-178,共3页
本研究对现有的检测模型存在的精度不足、检测速度慢的问题,提出一种基于YOLOv5s和注意力机制的融合检测算法。首先,利用K-means算法对采集到的数据集进行聚类,获得多组锚框;然后,对YOLOv5s网络结构进行改进,在其中融入CA注意力模块,让... 本研究对现有的检测模型存在的精度不足、检测速度慢的问题,提出一种基于YOLOv5s和注意力机制的融合检测算法。首先,利用K-means算法对采集到的数据集进行聚类,获得多组锚框;然后,对YOLOv5s网络结构进行改进,在其中融入CA注意力模块,让其能更准确定位所需检测目标,加快了识别过程中特征提取的速度;针对小型识别样本,利用Focal loss损失函数,提高网络的收敛速度与检测精度。最后,经过实验表明,改进后的YOLOv5s以原网络更小的参数量提高了精确度,同时,速度比原始网络更加快速,提高了巡检机器人仪表检测的效率。 展开更多
关键词 YOLOv5s 仪表检测 注意力机制 Focal loss
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基于SMOTE与Focal Loss的医保欺诈集成识别算法优化研究
9
作者 邹竞慷 石玲 +2 位作者 窦成皓 宗科 吴思涵 《中国新技术新产品》 2026年第6期37-40,共4页
医保欺诈问题在我国越来越严重,现有的检测工具难以处理不平衡数据。针对医保欺诈识别中存在的数据类别不平衡的问题,本文提出一种融合SMOTE过采样与Focal Loss损失函数的集成优化算法。结果表明,与传统算法相比,改进算法的精确度较高,... 医保欺诈问题在我国越来越严重,现有的检测工具难以处理不平衡数据。针对医保欺诈识别中存在的数据类别不平衡的问题,本文提出一种融合SMOTE过采样与Focal Loss损失函数的集成优化算法。结果表明,与传统算法相比,改进算法的精确度较高,该算法在医疗欺诈检测方面成效显著,能有效提高医保欺诈检测的精准性。 展开更多
关键词 医保欺诈识别 数据失衡处理 SMOTE过采样 Focal Loss
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Statistical characteristics and causal mechanisms of hydraulic fracturing induced seismicity in the Southern Sichuan Basin,China
10
作者 Jingjing Dai Jianfeng Liu +8 位作者 Jianxiong Yang Lei Wang Fujun Xue Xiangchao Shi Shigui Dai Jun Hu Changwu Liu Yifan Tang Yougang Cai 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 2026年第3期2059-2074,共16页
In the Southern Sichuan Basin,China(SSBC),some moderate-sized seismic events(local magnitude M_(L)ranging between 4 and 5)have affected the safe production of shale gas.In this study,we used the recorded seismic data ... In the Southern Sichuan Basin,China(SSBC),some moderate-sized seismic events(local magnitude M_(L)ranging between 4 and 5)have affected the safe production of shale gas.In this study,we used the recorded seismic data from China national and temporary networks within the SSBC to obtain the relocated seismic hypocenter distribution between January 2016 and May 2017 based on the hypocenter double-difference(HypoDD)method.The statistical characteristics of microseismicity resulting from water injection in SSBC were analyzed,and the potential correlation between the event rate and statistical parameters,such as Gutenberg-Richter b-value,spatial correlation length,and fractal dimension,was quantified.Based on spatial variations of b-value and fractal dimension of event distribution,we identified two potential risk areas in the East and West of the Zhaotong shale gas block(YS108),respectively.The focal mechanism solutions(FMSs)of the observed seismic events(M_(L)>2.5)near the H7 well pad were calculated utilizing the generalized cut-and-paste(gCAP)technique combined with P-wave polarity.The FMSs’results show reverse faults,and some of them have fault planes oriented in the N-S direction,causing oblique slip movement.In addition,we also inverted the regional stress field using high-quality FMSs,revealing that the maximum principal stress(σ1)trends NW–SE and lies nearly horizontal,in agreement with the World Stress Map and borehole breakout records.Considering geological structures and regional stress distribution,the reasons for induced seismicity were mainly linked to pore pressure diffusion.Our obtained findings may provide insights for future seismic risk assessment and mitigation strategies. 展开更多
关键词 Southern sichuan basin of China(SSBC) Hydraulic fracturing MICROSEISMICITY Spatio-temporal features Focal mechanism solution Stress inversion Causal mechanisms
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改进的YOLOv8n轻量化景区行人检测方法研究 被引量:13
11
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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改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法 被引量:3
12
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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HD-YOLO:复杂场景下安全帽佩戴检测算法 被引量:4
13
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
原文传递
改进YOLOv8的输送带损伤检测方法
14
作者 袁媛 白一超 +3 位作者 周利东 孟文俊 王淼 曲文斌 《中国机械工程》 北大核心 2025年第12期2829-2836,共8页
提出一种基于改进YOLOv8算法的输送带损伤检测算法:用Focal Modulation模块替换YOLOv8原有的SPPF模块;针对损伤与背景相似度高的问题,引入DySample轻量动态上采样模块,使采样点集中在目标区域而忽略背景部分,实现损伤的有效识别;在颈部... 提出一种基于改进YOLOv8算法的输送带损伤检测算法:用Focal Modulation模块替换YOLOv8原有的SPPF模块;针对损伤与背景相似度高的问题,引入DySample轻量动态上采样模块,使采样点集中在目标区域而忽略背景部分,实现损伤的有效识别;在颈部网络中加入高效多尺度注意力模块来获取更多细节信息,进一步提高损伤目标的关注度。引入PIoU v2损失函数,通过计算真实框与预测框之间的重叠面积精准定位损伤,同时考虑长宽比以更好地适应不同形状损伤。实验结果表明,改进后的模型对输送带损伤检测的精确度和平均精确度均值分别达到了90.3%和93.2%,相比于基线模型YOLOv8提高了2.3%和2.5%。改进YOLOv8的检测速度达83帧/s,可充分满足输送带损伤实时检测的需求。 展开更多
关键词 输送带损伤 Focal Modulation模块 高效多尺度注意力模块 YOLOv8算法 DySample模块 PIoU v2损失函数
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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:3
15
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:3
16
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AI的混凝土裂缝检测精度提升技术研究 被引量:1
17
作者 赵海 《实验室检测》 2025年第22期16-18,共3页
目的提升混凝土裂缝检测的精度与鲁棒性,应对复杂背景和样本不均衡带来的识别困难。方法构建以MobileNetV2为骨干的轻量化卷积神经网络,引入Non-local与ECA注意力模块以强化特征提取能力,采用Focal Loss缓解正负样本比例失衡问题,实验... 目的提升混凝土裂缝检测的精度与鲁棒性,应对复杂背景和样本不均衡带来的识别困难。方法构建以MobileNetV2为骨干的轻量化卷积神经网络,引入Non-local与ECA注意力模块以强化特征提取能力,采用Focal Loss缓解正负样本比例失衡问题,实验系统比较Nadam、Adam及M-SGD三种优化算法,并分析不同学习率衰减策略与批大小等超参数对检测效果的影响。结果Nadam优化器配合分段常数衰减策略与批大小16时性能最优,精确率、召回率、F1分数和IoU分别达到89.43%、89.10%、89.17%与80.57%,Adam表现其次,M-SGD性能显著较差,分段衰减策略整体优于指数衰减,较大批大小更有利于训练稳定和精度提升。结论注意力机制增强的MobileNetV2网络在混凝土裂缝检测中具备良好的精度与鲁棒性,优化算法与超参数选择可有效提升检测性能,为该类任务自动化监测与工程应用提供可行的技术方案。 展开更多
关键词 混凝土裂缝 注意力机制 卷积神经网络 Focal Loss 优化算法
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基于Swin-U的路面裂缝分割研究 被引量:1
18
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
原文传递
基于EfficientViT改进YOLOv8排水管道缺陷检测模型 被引量:3
19
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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基于特征增强和样本充分学习的红外飞机检测 被引量:1
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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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