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基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法 被引量：1
1
作者 张振利 陈源 +1 位作者 付豪 曾璐 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第10期4229-4238,共10页
目前主流垃圾图像分类算法中存在数据集普适性差、垃圾识别种类少、分类算法局限于特定环境等问题。针对这些问题,结合垃圾图像分类的快速性与准确率的要求,提出了一种基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法。该算法以Efficient... 目前主流垃圾图像分类算法中存在数据集普适性差、垃圾识别种类少、分类算法局限于特定环境等问题。针对这些问题,结合垃圾图像分类的快速性与准确率的要求,提出了一种基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法。该算法以EfficientNetV2网络作为基准模型,通过添加SK(selective kernel)注意力机制提升分类的快速性,使用迁移学习策略提升分类的准确率。该算法利用深度学习模型框架对垃圾图像进行处理,无需对数据集图像特征进行人工提取,在实现对垃圾图像快速准确分类的同时增加了垃圾识别的种类。实验表明,新的算法在自建数据集上的准确率为99.71%,相较于GoogleNet等其他算法,提升了至少4.77%。在时间上相较于VggNet19算法等,提升了至少50%。通过改进EfficientNetV2网络,实现了更为准确快速的垃圾分类,为日益激增的垃圾问题提供了一种科学高效的解决方案。 展开更多
关键词 垃圾分类 深度学习 EfficientNetV2 卷积神经网络 SK注意力机制
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一种基于多跳注意残差网络的调制识别算法
2
作者 侯艳丽 刘春晓 《电子信息对抗技术》 2024年第3期27-34,共8页
为了进一步提升通信信号调制识别的准确率,在ResNet网络的基础上提出一种基于多跳注意残差网络(Multi-skip Attention Residual Network,MARN)的调制识别方法。该方法利用提取不同特征的卷积核进行多跳连接构建3种残差块,进而构建多跳... 为了进一步提升通信信号调制识别的准确率,在ResNet网络的基础上提出一种基于多跳注意残差网络(Multi-skip Attention Residual Network,MARN)的调制识别方法。该方法利用提取不同特征的卷积核进行多跳连接构建3种残差块,进而构建多跳残差网络,提取信号的时域特征;加入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制自适应地调整通道权重,加强信号特征的表征能力;采用自适配归一化(Switchable Normalization,SN)加速网络收敛;加入丢弃率为0.3的AlphaDropout层,提高算法的拟合能力,最终实现对通信信号端到端的分类识别。在RadioML2018.01a数据集上仿真实验,结果表明在信噪比为-10~15 dB下,MARN网络平均识别率达到63.3%,较ResNet网络的平均识别率提升3.7%。 展开更多
关键词 调制识别 多跳连接 残差网络 注意力机制 自适配归一化
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