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基于卷积注意力机制的恶意软件样本增强方案
1
作者 钟家豪 张新有 +1 位作者 冯力 邢焕来 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期431-439,共9页
在人工智能的大背景下,越来越多的机器学习算法被应用于恶意软件检测领域.然而在实际场景中存在恶意软件数量明显低于良性软件的数据不平衡问题.基于此,提出了一种融合卷积注意力机制的生成对抗网络检测逃逸模型,该模型能够生成可绕过... 在人工智能的大背景下,越来越多的机器学习算法被应用于恶意软件检测领域.然而在实际场景中存在恶意软件数量明显低于良性软件的数据不平衡问题.基于此,提出了一种融合卷积注意力机制的生成对抗网络检测逃逸模型,该模型能够生成可绕过检测器检测的恶意软件对抗样本.实验对比了该逃逸模型、基于深度神经网络的以及基于卷积神经网络的逃逸模型在7种恶意软件分类器上的性能表现,结果表明,该逃逸模型可以在不清楚检测模型内部结构的情况下获得更高的逃逸率,能够为生成高质量对抗样本提供一种新的思路. 展开更多
关键词 恶意软件检测 对抗样本 检测逃逸 卷积注意力机制 生成对抗网络
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融合残差和卷积注意力机制的U-Net网络高分影像道路提取 被引量：1
2
作者 张亚宁 张春亢 +1 位作者 王朝 游晨宇 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2023年第3期119-132,共14页
针对在高分辨率遥感影像中因道路特征模糊或“同谱异物”现象影响,出现局部道路提取缺失和提取错误的问题,提出一种融合残差和卷积注意力机制的U-Net网络高分影像道路提取方法。首先,以U-Net网络为基础,加入改进的残差模块缓解网络训练... 针对在高分辨率遥感影像中因道路特征模糊或“同谱异物”现象影响,出现局部道路提取缺失和提取错误的问题,提出一种融合残差和卷积注意力机制的U-Net网络高分影像道路提取方法。首先,以U-Net网络为基础,加入改进的残差模块缓解网络训练过程中易出现的网络性能退化问题;然后,嵌入卷积注意力机制模块加强对道路细节特征的深度表征能力;最后通过几何变换对数据集进行合理扩充,增强网络泛化能力。在公开数据集马塞诸塞州数据集(MassachusettsRoadsDataset)和DeepGlobe道路数据集上对模型进行测试,实验结果表明:文章提出的方法在两个数据集上整体精度分别达到97.02%和98.26%,相比其他模型具有更好的提取效果,对道路特征的深度表征性更强,抗干扰性较好,有效改善了道路提取中出现的错提、漏提现象,显著提高了道路提取的精度和完整性。 展开更多
关键词 道路提取 残差模块 卷积注意力机制 高分辨率遥感影像
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融合卷积注意力机制的图像描述生成模型 被引量：12
3
作者 黄友文 游亚东 赵朋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期23-27,共5页
图像描述模型需要提取出图像中的特征,然后通过自然语言处理(NLP)技术将特征用语句表达出来。现有的基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)搭建的图像描述模型在提取图像关键信息时精度不高且训练速度缓慢。针对这个问题,提出了一... 图像描述模型需要提取出图像中的特征,然后通过自然语言处理(NLP)技术将特征用语句表达出来。现有的基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)搭建的图像描述模型在提取图像关键信息时精度不高且训练速度缓慢。针对这个问题,提出了一种基于卷积注意力机制和长短期记忆(LSTM)网络的图像描述生成模型。采用Inception-ResNet-V2作为特征提取网络,在注意力机制中引入全卷积操作替代传统的全连接操作,减少了模型参数的数量。将图像特征与文本特征有效融合后送入LSTM单元中完成训练,最终产生描述图像内容的语义信息。模型采用MSCOCO数据集进行训练,使用多种评价指标(BLEU-1、BLEU-4、METEOR、CIDEr等)对模型进行验证。实验结果表明,提出的模型能够对图像内容进行准确描述,在多种评价指标上均优于基于传统注意力机制的方法。 展开更多
关键词 图像描述 卷积神经网络 自然语言处理 长短期记忆神经网络 卷积注意力机制
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融合卷积注意力机制与深度残差网络的遥感图像分类 被引量：5
4
作者 蒋正锋 何韬 +2 位作者 施艳玲 龙翔 杨淑慧 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第4期76-81,共6页
针对遥感影像场景数据空间信息丰富,冗余地理特征干扰深度神经网络模型的问题,提出在深度残差网络中引入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module, CBAM)的策略。为验证深度残差网络引入CBAM的有效性,用经典深度残差网络Re... 针对遥感影像场景数据空间信息丰富,冗余地理特征干扰深度神经网络模型的问题,提出在深度残差网络中引入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module, CBAM)的策略。为验证深度残差网络引入CBAM的有效性,用经典深度残差网络ResNet50和融合注意力机制的深度残差网络CBAM_ResNet50在雪地、岩石、城市、水和森林五类别遥感图像数据集进行对比验证。实验结果表明,CBAM_ResNet50网络模型在准确率、精确度、敏感度和F1SCORE上分别提高了0.65%、0.38%、0.62%和0.60%。引入注意力机制以合理的额外时间成本减少了遥感场景特征的冗余映射,使特征提取网络能够获得更多与任务目标相关的信息而舍弃掉其他无用的信息。 展开更多
关键词 遥感图像分类 深度学习 卷积注意力机制 深度残差网络 神经网络
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基于卷积注意力机制的MobileNet网络优化 被引量：2
5
作者 赵庶旭 门士尧 元琳 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2022年第2期225-234,共10页
深度学习技术被广泛应用于图像分类等计算机视觉领域。大型数据集通常需要大量的计算能力来训练。在实际应用场景中,人们通常只能携带和使用移动设备和便携设备,因此,在计算能力、容量、功耗等方面受到限制。本文以高效的轻量级模型Mobi... 深度学习技术被广泛应用于图像分类等计算机视觉领域。大型数据集通常需要大量的计算能力来训练。在实际应用场景中,人们通常只能携带和使用移动设备和便携设备,因此,在计算能力、容量、功耗等方面受到限制。本文以高效的轻量级模型MobileNet为基础,通过增加卷积块注意模块和调整网络模型结构来提高模型精度,同时基于权值大小来修剪和量化压缩模型大小,实现了基于该优化模型的垃圾分类移动终端应用,便捷地完成垃圾分类任务。 展开更多
关键词 MobileNet 卷积注意力机制 模型修剪与量化 边缘机器学习
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基于卷积注意力机制和多损失联合的跨模态行人重识别
6
作者 周传华 周东东 +1 位作者 夏徐东 周子涵 《微电子学与计算机》 2022年第6期22-30,共9页
红外光和可见光(RGB-IR)下的跨模态行人重识别(Re-id)对于现代视频监控,尤其是夜间监控具有重要意义.现有的单模态行人重识别领域的研究成果已达到较高水平.然而,除了光照条件、人体姿势、摄像机角度等常见问题外,跨模态行人重识别问题... 红外光和可见光(RGB-IR)下的跨模态行人重识别(Re-id)对于现代视频监控,尤其是夜间监控具有重要意义.现有的单模态行人重识别领域的研究成果已达到较高水平.然而,除了光照条件、人体姿势、摄像机角度等常见问题外,跨模态行人重识别问题难点主要在于同时存在模态间的巨大差异和模态内的类内变化,为此本文提出了基于卷积注意力机制和多损失联合的跨模态行人重识别方法.此方法基于双流网络结构,首先在双流网络的两支路中使用Resnet50网络前三层卷积层分别提取行人图片的浅层特征,然后嵌入卷积注意力机制模块以抑制颜色等无关信息的提取,并融合中层特征和支路骨干网络获取的最终特征提升获取特征的辨别力,最后采用双向跨模态三元组损失和身份损失联合约束双流网络,加快网络模型收敛,有效应对模态间的差异以及类内变化.实验结果表明本文提出的方法使跨模态行人重识别问题的精度得到了有效的提升. 展开更多
关键词 跨模态行人重识别 深度学习 卷积注意力机制 多损失联合
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基于卷积注意力机制的电视节目评论情感分析方法研究
7
作者 尹亚光 郝洺 《广播电视网络》 2022年第7期70-73,共4页
本文提出一个基于卷积注意力机制的文本分类方法,该方法利用卷积神经网络抓取上下文信息,自适应生成注意力权重,并与LSTM模型相融合进行分类。在IMDB影评分类测试中,本文所提方法的分类准确率比基准模型高3.6%,证明了本文所提方法的有... 本文提出一个基于卷积注意力机制的文本分类方法,该方法利用卷积神经网络抓取上下文信息,自适应生成注意力权重,并与LSTM模型相融合进行分类。在IMDB影评分类测试中,本文所提方法的分类准确率比基准模型高3.6%,证明了本文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 文本分类 卷积神经网络 注意力机制 长短时记忆网络 卷积注意力机制
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注意力机制与Involution算子改进的人脸表情识别
8
作者 郭靖圆 董乙杉 +1 位作者 刘晓文 卢树华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第23期95-103,共9页
针对复杂人脸表情识别面临背景干扰、空间信息分布不均匀等问题,提出一种注意力机制和Involution算子改进的人脸表情识别方法,该方法以VGG19为基线网络,前端引入注意力机制提取表情强相关特征,抑制背景干扰,并利用联合正则化策略平衡和... 针对复杂人脸表情识别面临背景干扰、空间信息分布不均匀等问题,提出一种注意力机制和Involution算子改进的人脸表情识别方法,该方法以VGG19为基线网络,前端引入注意力机制提取表情强相关特征,抑制背景干扰,并利用联合正则化策略平衡和改善特征数据分布,提高模型训练质量;后端采用密集连接加强有效特征复用,提取高层语义信息。所提方法在CK+、FER2013、RAF-DB等3个公开数据集上进行了验证,准确率均取得显著提高,且优于当前诸多先进方法。此外,为提高网络处理复杂条件下的数据集,在其后端引入Involution算子替代部分卷积层,提高了空间多样性信息学习能力。实验结果表明,所提模型可有效提高RAF-DB等复杂数据集的人脸表情识别准确率。 展开更多
关键词 表情识别 VGG19 卷积注意力机制 Involution算子 密集连接
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嵌入注意力机制残差网络的人脸表情识别方法 被引量：1
9
作者 钟瑞 蒋斌 +1 位作者 李南星 崔晓梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第11期88-97,共10页
针对非可控环境下人脸图像易受光照、姿态变化等复杂因素的影响,进而造成人脸表情识别中人脸检测率低、表情识别精度差的问题,提出了一种嵌入注意力机制残差网络的表情识别方法。在人脸检测阶段,采用改进的RetinaFace算法完成多视角人... 针对非可控环境下人脸图像易受光照、姿态变化等复杂因素的影响,进而造成人脸表情识别中人脸检测率低、表情识别精度差的问题,提出了一种嵌入注意力机制残差网络的表情识别方法。在人脸检测阶段,采用改进的RetinaFace算法完成多视角人脸检测,获取人脸区域。在特征提取阶段,使用ResNet-50作为特征提取的主干网络。将预处理后的人脸图片,依次通过该网络的通道注意力网络和空间注意力网络,显式地建模全局图像的相互依赖性。在虚线残差单元的快捷连接中,加入平均池化层进行下采样操作,通过微调残差模块的操作,加强输入特征之间的映射,使提取的表情特征能够较完整地在网络之间传递,以减小特征信息的损失;在网络中再次传入卷积注意力机制模块,增强局部表情特征的通道维度信息和空间维度信息,加强特征图中与表情相关性高的特征区域的重点信息,同时抑制特征图中无关区域的干扰,进而加快网络的收敛速度,提高表情识别率。与基线算法相比,该方法在RAF-DB和FER2013表情数据集上分别取得了87.65%和73.57%的准确率。 展开更多
关键词 注意力机制 残差网络 表情识别 卷积注意力机制模块 RetinaFace
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融合注意力机制改进ResNet的人脸表情识别
10
作者 张栋昱 赵磊 《计算机技术与发展》 2023年第5期130-137,共8页
鉴于现有人脸表情识别方法在表情识别过程中存在的诸多痛点,比如对有效特征提取不够、泛化能力不强、识别准确性不高等,提出了一种改进残差网络的人脸表情识别方法。首先,引入卷积注意力机制,对网络中间的特征图进行重构,强调重要特征,... 鉴于现有人脸表情识别方法在表情识别过程中存在的诸多痛点,比如对有效特征提取不够、泛化能力不强、识别准确性不高等,提出了一种改进残差网络的人脸表情识别方法。首先,引入卷积注意力机制,对网络中间的特征图进行重构,强调重要特征,抑制一般特征;其次,使用激活函数PReLU替换ResNet中原有的ReLU,在提高模型拟合复杂数据能力的同时,避免出现在负值区域的梯度永远为0,进而导致模型训练时无法执行反向传播的问题;然后,在网络输出层的avgpool与fc之间加入Dropout抑制过拟合,以进一步增加网络模型的鲁棒性与泛化性;最后,在公开数据集CK+上的仿真实验结果表明,该方法的准确识别率达到96.12%。与现有多种经典算法,以及baseline算法即ResNet101相比,改进的网络模型具有更好的识别效果,证明了该方法的有效性与优异性。 展开更多
关键词 人脸表情识别 深度学习 残差网络 卷积注意力机制 DROPOUT
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基于ConvNeXt和注意力机制的绝缘子自爆故障检测方法
11
作者 查世康 黄陈蓉 《宁夏电力》 2023年第3期42-50,共9页
为了更加准确地识别和定位架空线路绝缘子的自爆故障,保障电力系统安全稳定运行,提出一种基于ConvNeXt和注意力机制的目标检测算法,可用于无人机、巡检机器人等设备拍摄的可见光图像中绝缘子自爆故障检测。首先,使用一种新型卷积神经网... 为了更加准确地识别和定位架空线路绝缘子的自爆故障,保障电力系统安全稳定运行,提出一种基于ConvNeXt和注意力机制的目标检测算法,可用于无人机、巡检机器人等设备拍摄的可见光图像中绝缘子自爆故障检测。首先,使用一种新型卷积神经网络ConvNeXt作为主干网络,使用1∶1∶1∶3的阶段模块数量比例,增强网络对抽象语义特征的提取能力;其次,使用跨阶段局部连接结构,减少网络参数量和计算复杂度,丰富网络梯度连接;最后,引入卷积注意力机制,增强网络对复杂背景中目标区域的感知能力。实验结果表明,改进后的绝缘子自爆故障检测模型的平均精度均值达到97.4%,相比基线YOLOv7提升了1.4%,能够有效实现绝缘子自爆缺陷的检测。 展开更多
关键词 绝缘子自爆故障 YOLOv7 ConvNeXt 跨阶段局部连接 卷积注意力机制
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深度迁移学习与注意力机制的垃圾图像分类方法
12
作者 王策仁 彭亚雄 陆安江 《计算机与数字工程》 2023年第12期2959-2965,共7页
垃圾分类对节约资源和改善环境有着重大的意义。针对日益增长的消费能力带来的垃圾种类的增长,提出基于深度学习神经网络和迁移学习并引入注意力机制的垃圾分类图像识别方法。首先,建立以可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四大... 垃圾分类对节约资源和改善环境有着重大的意义。针对日益增长的消费能力带来的垃圾种类的增长,提出基于深度学习神经网络和迁移学习并引入注意力机制的垃圾分类图像识别方法。首先,建立以可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四大分类为基础,其中包括210种子分类的二级分类数据集;其次,采用自训练加迁移学习融合的方式,先搭建自训练卷积神经网络,后建立VGG16、ResNet50和ResNeSt50卷积神经网络,迁移同构模型下的预训练特征模型,把两个网络提取的特征融合,再添加基于CBAM注意力机制的改进模型,最后再接入微调网络再训练。分析得出最好的垃圾分类模型。实验数据表明,论文方法对比非迁移学习网络,时间消耗平均节约了29.4%,模型准确度平均提升8.06%,准确度最高达到92.2%。该方式可以显著地提升垃圾分类自动化的效率。 展开更多
关键词 深度学习 垃圾分类 卷积注意力机制模块 迁移学习 微调网络
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基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法 被引量：1
13
作者 林清扬 陈晓方 谢永芳 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期8-17,共10页
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基... 过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力. 展开更多
关键词 过热度识别 多源异构 残差卷积自注意力机制 无监督预训练 铝电解过程
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基于注意力机制的滚动轴承剩余使用寿命预测方法 被引量：2
14
作者 卢瑾 张永平 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第4期516-521,551,共7页
现有的轴承振动信号特征的提取方法过分依赖于专家的经验,同时在轴承的寿命预测过程中,存在因序列过长而导致的记忆力退化等问题,为此,结合卷积神经网络-注意力机制网络(CNN-attention)和基于注意力机制的Encoder-Decoder方法,提出了一... 现有的轴承振动信号特征的提取方法过分依赖于专家的经验,同时在轴承的寿命预测过程中,存在因序列过长而导致的记忆力退化等问题,为此,结合卷积神经网络-注意力机制网络(CNN-attention)和基于注意力机制的Encoder-Decoder方法,提出了一种滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的预测模型(方法)。首先,利用快速傅里叶变换(FFT)方法,将滚动轴承的初始振动信号转换成频域幅值信号;然后,设计了一种基于注意力机制的模型:其中,利用CNN-attention进行了退化特征提取,利用基于注意力机制的Encoder-Decoder网络进行了RUL预测,并进一步在远距离信号传输中解决了循环神经网络记忆衰退的问题;最后,为了验证特征提取模型以及寿命预测模型的有效性,采用PHM 2012轴承退化数据集,通过轴承加速退化PRONOSTIA实验平台进行了实验,并将其所得结果与未采用注意力机制模型的预测结果以及其他文献方法所得结果进行了对比。实验结果表明:与其他方法相比,基于注意力机制模型的方法平均绝对误差分别降低了29.41%、32.00%、29.56%、32.34%,平均得分分别提高了0.39%、0.98%、0.82%、15.46%。研究结果表明:在轴承RUL预测方面,基于注意力机制的轴承剩余使用寿命预测模型(方法)是有效的。 展开更多
关键词 剩余使用寿命 卷积神经网络-注意力机制网络 编码器-解码器模型 退化特征提取 滚动轴承寿命预测模型 记忆力退化
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基于卷积注意力和胶囊网络的SAR少样本目标识别方法 被引量：2
15
作者 霍鑫怡 李焱磊 +2 位作者 陈龙永 张福博 孙巍 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第6期783-792,共10页
合成孔径雷达(SAR)目标识别在军事和民用领域都具有重要的研究价值。但由于SAR数据获取成本高、样本数目少,传统的卷积神经网络提取目标特征的能力不足,准确率低下。提出结合卷积注意力和胶囊网络的分类模型,利用胶囊网络中的多维向量... 合成孔径雷达(SAR)目标识别在军事和民用领域都具有重要的研究价值。但由于SAR数据获取成本高、样本数目少,传统的卷积神经网络提取目标特征的能力不足,准确率低下。提出结合卷积注意力和胶囊网络的分类模型,利用胶囊网络中的多维向量神经元表示目标更多的特征;同时,考虑到少样本情况下目标特征信息缺乏,为提高神经网络的学习效率,对胶囊网络加入注意力机制,通过学习不同特征的重要程度,引导分类网络重点关注对分类结果贡献大的特征,弱化对分类结果贡献小的特征,提高神经网络的学习效率。针对MSTAR数据集和实测车辆数据集的实验结果表明,该算法的准确率高于传统的卷积神经网络和胶囊网络算法。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 SAR少样本目标识别 胶囊网络 卷积神经网络 卷积注意力机制 目标检测
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基于注意力残差U-Net的皮肤镜图像分割方法
16
作者 沈鑫 魏利胜 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期699-707,共9页
针对皮肤镜图像类内差异性、类间相似性、数据集不平衡等问题,本文提出了一种基于注意力残差U-Net(attention residual block-UNet,ARB-UNet)的皮肤镜图像分割方法。将卷积块注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM... 针对皮肤镜图像类内差异性、类间相似性、数据集不平衡等问题,本文提出了一种基于注意力残差U-Net(attention residual block-UNet,ARB-UNet)的皮肤镜图像分割方法。将卷积块注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)引入到U-Net模型的“跳过连接”中;同时将CBAM模块集成到残差模块DRB(dilated residual networks)中得到注意力残差结构(attention residual block,ARB);且选取Focal Tversky Loss作为该模型的损失函数;在ISIC2016数据集上对所提ARB-UNet模型进行训练和测试,并与传统方法和UNet等经典方法进行了对比实验,实验结果中灵敏度(sensitivity,SE)达到了92.9%,特异性(specificity,SP)达到了94.1%,Dice相似指数(dice similarity cofficient,DSC)达到了92.1%,整体上均优于其他对比方法,从而验证了本文方法是有效的和可行的。 展开更多
关键词 图像分割 皮肤镜 卷积神经网络 注意力残差U-Net 注意力机制 卷积块注意力机制模块 深度学习 残差网络
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基于多监督注意力机制神经网络的脑胶质瘤循环肿瘤细胞分割算法
17
作者 袁红杰 杨艳 +1 位作者 张东 杨双 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2022年第7期828-833,共6页
为了提升脑胶质瘤循环肿瘤细胞的分割准确率,解决人工分割中肉眼分辨边界困难、目标占比小和操作流程繁琐等问题,提出一种端到端的像素级分割算法。针对数据特征,提出一种基于多监督机制的混合损失函数用以提升预测区域与目标区域的交并... 为了提升脑胶质瘤循环肿瘤细胞的分割准确率,解决人工分割中肉眼分辨边界困难、目标占比小和操作流程繁琐等问题,提出一种端到端的像素级分割算法。针对数据特征,提出一种基于多监督机制的混合损失函数用以提升预测区域与目标区域的交并比,同时训练网络向预测正确目标个数的方向收敛;其次,在网络中逐层加入卷积块注意力机制模块,使得网络能在空间、通道层面重点学习数据特征,进一步提升预测准确率;最后,通过采用混合训练的方式,只需一个网络模型就能直接分割出细胞核、细胞质区域,缩减训练流程。实验结果表明,此分割算法对比U-Net网络在召回率、精确率以及Dice系数方面均有显著提升,在细胞核分割方面,分别达到92.20%、86.56%、88.27%;在细胞质分割方面,分别达到89.33%、85.31%、86.33%。 展开更多
关键词 脑胶质瘤 循环肿瘤细胞 多监督 卷积块注意力机制模块 小目标分割
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基于卷积神经网络的遮挡目标图像检测识别技术研究 被引量：1
18
作者 秦晨曦 于洋 《电脑编程技巧与维护》 2023年第2期153-155,共3页
为了尽可能降低图像目标的重复识别概率、错误率,提出了利用卷积神经网络算法对图像识别信息的重复识别进行分析的实验研究。遮挡目标的数据集经过图像增强后输入给卷积层卷积,初始化得到的图像数据经过卷积层卷积后,提交至池化层进行... 为了尽可能降低图像目标的重复识别概率、错误率,提出了利用卷积神经网络算法对图像识别信息的重复识别进行分析的实验研究。遮挡目标的数据集经过图像增强后输入给卷积层卷积,初始化得到的图像数据经过卷积层卷积后,提交至池化层进行进一步处理,提取图像特征数据,将提取的图像特征数据经过池化层处理后进行压缩,提取遮挡目标的关键特征信息。最后经过TensorFlow深度机器学习框架的实验测试,进一步证明使用注意模块后可以通过引导网络去关注被遮挡目标图像上的可视细节部分,并完善对遮挡目标图像检测进行验证研究。 展开更多
关键词 卷积神经网络 卷积注意力机制模块 遮挡目标识别
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融合Inception V1-CBAM-CNN的轴承剩余寿命预测模型 被引量：2
19
作者 余江鸿 彭雄露 +2 位作者 刘涛 杨文 叶帅 《机电工程》 北大核心 2024年第1期107-114,共8页
针对现有的滚动轴承剩余寿命(RUL)预测方法精度低、轴承健康指标(HI)构建困难等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)并融合Inception V1模块和卷积注意力机制模块(CBAM)的滚动轴承RUL预测模型。首先,在CNN中添加了CBAM机制,并进行了... 针对现有的滚动轴承剩余寿命(RUL)预测方法精度低、轴承健康指标(HI)构建困难等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)并融合Inception V1模块和卷积注意力机制模块(CBAM)的滚动轴承RUL预测模型。首先,在CNN中添加了CBAM机制,并进行了加权处理,在通道和空间维度对重要特征进行了强化,对次要特征进行了抑制,通过添加改进的InceptionV1模块,提高了CNN通道间信息交互水平,全面提取了退化特征;然后,进行了网络优化,采用全局最大池化(GMP)方法对模型进行了简化,采用Dropout和批量归一化(BN)方法,避免了过拟合,提高了精度,且克服了训练时出现的梯度消失问题;最后,对数据进行了处理,将降噪后的信号重组为三维张量,将其作为HI,构建了退化标签,引入了评价指标,采用PHM2012轴承数据集进行了实验验证,在3种工况下将其与深度神经网络(DNN)、CNN方法、结合注意力机制的残差网络方法(ResNet)进行了对比。研究结果表明:该方法在变负载条件下的平均RMSE为0.033,较其他方法的RMSE值分别降低了86%、78%和69%,在预测精度和泛化能力方面具有明显优势。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余使用寿命 Inception V1模块 卷积注意力机制模块 卷积神经网络 全局最大池化 批量归一化
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基于改进YOLOv5s的轻量级绝缘子缺失检测
20
作者 池小波 张伟杰 +1 位作者 贾新春 续泽晋 《测试技术学报》 2024年第1期19-26,共8页
针对现有绝缘子缺失检测模型计算复杂度高和小目标难以检测等问题,提出一种基于改进的YOLOv5s轻量级检测模型。首先,移除主干网络中的C3模块来减少模型的参数量。其次,在多尺度特征融合网络中引入卷积块注意力机制来提高复杂背景下模型... 针对现有绝缘子缺失检测模型计算复杂度高和小目标难以检测等问题,提出一种基于改进的YOLOv5s轻量级检测模型。首先,移除主干网络中的C3模块来减少模型的参数量。其次,在多尺度特征融合网络中引入卷积块注意力机制来提高复杂背景下模型的特征提取能力。同时,采用加权双向特征金字塔网络结构对特征进行双向跨尺度加权融合,提升网络在遮挡物、相似目标干扰下目标的检测性能。最后,选用SIoU损失函数提升网络的收敛速度和检测精度。实验结果表明,所提模型的平均精准率为96.8%,浮点运算数为2.8 GFLOPS,而原始YOLOv5s在保证97.4%的平均精准率下的浮点运算数为16.3 GFLOPS。相较于原始模型,所提模型对小目标、遮挡目标以及模糊等场景有着较强的鲁棒性,且在保证近似检测精度的同时极大减少了计算量。 展开更多
关键词 绝缘子检测 YOLOv5s模型 卷积块注意力机制 加权双向特征金字塔网络 轻量化网络
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