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基于WGAN-GP和高效卷积块注意力机制IPOA-ICNN的变压器故障诊断 被引量：1
1
作者 鲍克勤 谈浩冬 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期190-195,共6页
针对目前变压器故障诊断采集到的故障样本存在数据不平衡、特征信息提取不足的问题,提出了一种基于数据增强型和高效卷积块注意力机制(ECBAM)优化一维改进卷积神经网络(1D-ICNN)的变压器故障诊断方法。首先,建立一个基于Wasserstein梯... 针对目前变压器故障诊断采集到的故障样本存在数据不平衡、特征信息提取不足的问题,提出了一种基于数据增强型和高效卷积块注意力机制(ECBAM)优化一维改进卷积神经网络(1D-ICNN)的变压器故障诊断方法。首先,建立一个基于Wasserstein梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP),对不平衡的变压器数据样本进行训练以生成合成样本,用于数据增强,并采用方差分析法选取关联性强的气体特征参量;其次,使用残差和高效卷积块注意力机制模块对重构的平衡样本进行更为细节的特征提取,以实现故障诊断网络的分类;最后,利用改进的鹈鹕优化算法(IPOA)对ICNN参数进行寻优。算例对比分析表明,所提算法的故障诊断性能具备更高的精确度和稳定性,验证了所提模型故障诊断分类性能的有效性。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 数据增强 高效卷积块注意力机制 鹈鹕优化算法
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融合注意力机制与贝叶斯优化卷积网络的机场无人机检测
2
作者 张伟 常本强 +2 位作者 杨旭 杨雪 张添龙 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2633-2642,共10页
声学探测技术可用于机场“黑飞”无人机监测,但易受复杂环境中的噪声影响。为解决这一问题,提出了一种融合卷积块注意力机制及贝叶斯优化卷积神经网络(Convolutional Block Attention Module-Bayesian Optimization-Convolutional Neura... 声学探测技术可用于机场“黑飞”无人机监测,但易受复杂环境中的噪声影响。为解决这一问题,提出了一种融合卷积块注意力机制及贝叶斯优化卷积神经网络(Convolutional Block Attention Module-Bayesian Optimization-Convolutional Neural Network, CBAM-BO-CNN)的机场无人机声学信号检测模型。该模型通过引入CBAM模块,对输入的数据从通道和空间两个独立的维度依次提取特征以增强网络对无人机梅尔频谱图的特征提取能力,并采用贝叶斯优化算法搜寻网络模型的最优超参数组合。经数据集验证,该模型实现了98.8%的识别准确率,且在低信噪比条件下仍能保持高于94%的准确率。后通过自主搭建简易的16阵元麦克风阵列,采集了60个不同方位的无人机音频数据用以验证模型的实用性。试验结果表明,应用CBAM-BO-CNN检测模型的声学监测设备在100 m范围内对无人机信号的识别准确率达94%。所提出的无人机声学信号检测模型可应对机场日益严重的无人机入侵问题,为机场安全运营提供强有力的技术支持。 展开更多
关键词 安全工程 无人机检测 声学探测 卷积块注意力机制 贝叶斯优化
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面向CNN和Transformer的自注意力机制自适应性提示学习
3
作者 杨鹏跃 王锋 魏巍 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期16-22,共7页
随着大规模预训练模型对视觉领域中的一般性数据的深入研究,当将其应用于特定下游任务时,若模型只训练分类头方法则极其依赖于预训练模型且效果一般;而全面微调预训练模型也因模型参数过大而变得不切实际;另外如VPT等视觉提示学习方法... 随着大规模预训练模型对视觉领域中的一般性数据的深入研究,当将其应用于特定下游任务时,若模型只训练分类头方法则极其依赖于预训练模型且效果一般;而全面微调预训练模型也因模型参数过大而变得不切实际;另外如VPT等视觉提示学习方法在图像数据集具有很大的数据多样性时,每个数据集的通用提示在向原始预训练数据分布转变时会带来极大的挑战.基于以上的种种挑战,本文提出一种新的提示学习方法,即在输入空间中添加特定任务的自注意力机制提示块,并在增强通道间的竞争条件下,引入极小的参数量进行预训练模型的自适应性调整,最终实现将视觉领域中具有一般性的特征信息应用于特定的视觉任务.实验以CNN和Transformer代表性的网络为基础模型并选取CIFAR、Tiny ImageNet等数据集,结果表明本文提出的方法相比常见的微调方法在平均准确率上提高了0.55%、1.86%. 展开更多
关键词 模型的微调 数据多样性 提示学习 自注意力机制提示块 自适应性调整
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基于注意力机制轻量化模型的植物病害识别方法
4
作者 苏航 陈旭昊 +3 位作者 寿德荣 张朝阳 许彪 孙丙宇 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1389-1399,共11页
针对现有植物病害识别模型存在响应速度慢、参数量多、计算机内存资源消耗大等问题,本研究提出了一种轻量化神经网络模型,该模型由特征提取层、特征增强层和分类器组成。为了减小模型大小并提高网络响应速度,在特征提取层中使用深度可... 针对现有植物病害识别模型存在响应速度慢、参数量多、计算机内存资源消耗大等问题,本研究提出了一种轻量化神经网络模型,该模型由特征提取层、特征增强层和分类器组成。为了减小模型大小并提高网络响应速度,在特征提取层中使用深度可分离卷积进行特征提取。为了防止网络传播过程中的梯度消失并增强病害像素特征融合,在特征提取层中引入了大卷积核倒置残差结构(IRBCKS)模块。此外,在特征增强层集成了轻量级卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制,以捕捉植物病害相关图像中像素之间的关系,增强关键信息的提取。最后,采用剪枝技术剔除模型中冗余特征信息,从而再次减少模型参数量,形成最终的轻量级网络模型Cut-MobileNet。为验证该模型的先进性,将其与轻量化模型(MobileNet V2、SqueezeNet、GoogLeNet)和非轻量化模型(Vision Transformer、AlexNet)进行性能对比,研究结果表明,Cut-MobileNet在浮点运算量、准确率、单张图片推理时间、参数量、F1值和模型大小等性能指标上都取得了较优的效果。 展开更多
关键词 模型剪枝 卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制 大卷积核倒置残差结构(IRBCKS)模块 植物病害 轻量化网络
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基于神经元块级别注意力机制的LSTM关系抽取 被引量：8
5
作者 吴天昊 古丽拉·阿东别克 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S02期76-79,共4页
目前关系抽取方法中,传统深度学习方法存在长距离依赖问题,并且未考虑模型内部神经元特征之间的相关性。针对以上问题,提出一种基于神经元块级别注意力机制的LSTM(long short-term memory)关系抽取方法。将多特征向量相融合作为双向LST... 目前关系抽取方法中,传统深度学习方法存在长距离依赖问题,并且未考虑模型内部神经元特征之间的相关性。针对以上问题,提出一种基于神经元块级别注意力机制的LSTM(long short-term memory)关系抽取方法。将多特征向量相融合作为双向LSTM的输入,采用块级别注意力机制对神经元特征进行注意力计算,通过注意力概率分布对神经元特征进行更新,同时采用批标准化算法对神经元的注意力特征进行优化,获取双向LSTM模型的输出特征;最后采用句子级别注意力机制对输出特征进行注意力计算,通过softmax分类器输出分类结果。在SemEval-2010task 8关系数据集上的实验结果表明,该方法的准确率较传统深度学习方法有进一步提升。 展开更多
关键词 关系抽取 双向LSTM 块级别注意力机制 句子级别注意力机制 批标准化算法
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带有注意力机制的OCTA视网膜血管分割方法 被引量：2
6
作者 崔少国 文浩 +2 位作者 张宇楠 唐艺菠 杜兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第18期163-171,共9页
视网膜血管分割是智能辅助诊断过程中的关键步骤。由于血管末端细小且易与背景混淆,导致很难精确分割。针对此类问题,提出一种基于深度可分离卷积与块注意力机制的高效视网膜血管分割算法。使用步长为2的卷积层代替最大池化层进行特征筛... 视网膜血管分割是智能辅助诊断过程中的关键步骤。由于血管末端细小且易与背景混淆,导致很难精确分割。针对此类问题,提出一种基于深度可分离卷积与块注意力机制的高效视网膜血管分割算法。使用步长为2的卷积层代替最大池化层进行特征筛选;为了降低网络的参数量,用深度可分离卷积代替常规的卷积;引入注意力机制学习重要特征,对OCTA视网膜血管图像的像素进行精确分类。将该方法在2020版的公开数据集OCTA-500上进行充分实验。结果表明,该方法在分割性能指标F1、mIoU、Se、Sp、Acc和Pre上分别达到了80.01%、81.18%、84.39%、96.41%、95.32%和76.24%;和基准方法U-net相比,该方法的参数量和FLOPs也显著降低,分别只有U-net的19.2%和16.5%。 展开更多
关键词 深度学习 医学图像处理 视网膜血管分割 深度可分离卷积 块注意力机制
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基于注意力残差U-Net的皮肤镜图像分割方法 被引量：2
7
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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基于改进YOLOv8的工厂行人检测算法 被引量：1
8
作者 陈思涵 刘勇 何祥 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期160-166,共7页
针对工厂中行人检测算法精度不足,存在误检、漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv8的工厂行人检测算法。首先,在YOLOv8的C2f模块中引入卷积块注意力机制模块(CBAM),以帮助主干网络聚焦于关键特征并抑制非关键特征,从而提升模型对遮挡物和... 针对工厂中行人检测算法精度不足,存在误检、漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv8的工厂行人检测算法。首先,在YOLOv8的C2f模块中引入卷积块注意力机制模块(CBAM),以帮助主干网络聚焦于关键特征并抑制非关键特征,从而提升模型对遮挡物和小目标的检测准确度;其次,在Neck网络中将卷积神经网络Conv模块替换成CoordConv模块,以充分利用该模块的定位能力,从而解决目标检测中的定位准确性问题,提升模型对空间位置的感知能力;最后,采用Inner-IoU损失函数替代原始的CIoU损失函数,来提高目标检测边界框的回归精度。在自制的工厂行人图像数据集(3 600张图像)上进行了训练和测试,实验结果表明:相较于基础YOLOv8算法,改进YOLOv8算法在平均精度均值(mAP)和每秒帧率(FPS)方面分别提高了2.26%和35.6 f/s,验证了改进算法在检测性能上的提升。 展开更多
关键词 行人检测 YOLOv8算法 深度学习 卷积块注意力机制模块(CBAM) CoordConv Inner-IoU损失函数
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基于小样本学习的马铃薯叶片病害检测 被引量：6
9
作者 邢鹏康 李久朋 《江苏农业科学》 北大核心 2023年第15期203-210,共8页
马铃薯叶片的病害将直接导致马铃薯产量和质量的下降,为实现马铃薯叶片病害的精确检测并及时预防病变,提出了一种基于小样本学习的马铃薯叶片病害检测算法。首先,利用一组共享权重的特征提取器将输入图片映射到深度特征空间;然后,提出... 马铃薯叶片的病害将直接导致马铃薯产量和质量的下降,为实现马铃薯叶片病害的精确检测并及时预防病变,提出了一种基于小样本学习的马铃薯叶片病害检测算法。首先,利用一组共享权重的特征提取器将输入图片映射到深度特征空间;然后,提出一种任务感知注意力模块用于融合小样本学习网络中的双分支输入特征,强化目标任务的特定表达能力;最后,引入一种动态卷积模块提高卷积核的建模能力,并将卷积块注意力机制(CBAM)嵌入到该卷积网络中,构造特征强化学习模块,细粒度地捕获病害区域的细节特征。通过在开源马铃薯叶片病害检测数据集上进行测试,所提出模型分别实现了93.92%的准确率、93.81%的精准率、93.85%的召回率和93.63%的F1值;此外,在自建数据集上与当前经典马铃薯叶片病害检测模型相比,同样具有较好的竞争力。 展开更多
关键词 马铃薯叶片 病害检测 卷积块注意力机制 小样本学习 任务感知注意力
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基于改进Faster R-CNN的纸病检测算法 被引量：8
10
作者 汤伟 王锦韫 张龙 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第21期260-266,共7页
目的达到纸病检测中能够充分提取纸病特征、提高检测精度、降低小目标漏检率的目标。方法基于Faster R-CNN的检测算法进行改进,主要改进的做法是利用深度残差网络ResNet-50替换原模型的骨干特征提取网络VGG16,以保留更多的纸病特征信息... 目的达到纸病检测中能够充分提取纸病特征、提高检测精度、降低小目标漏检率的目标。方法基于Faster R-CNN的检测算法进行改进,主要改进的做法是利用深度残差网络ResNet-50替换原模型的骨干特征提取网络VGG16,以保留更多的纸病特征信息,增强特征网络对纸张缺陷的提取能力;在算法中添加空间和通道的双重注意力机制CBAM,用来提高纸病检测精度;将ROI-Pooling替换为ROI-Align,增强网络的泛化能力。结果实验结果表明,改进后的算法平均精度达到98%,较原算法平均精度提升了9%。结论改进后的算法能够充分提取纸病特征信息,有效提高了纸病的检测精度,以及提高了小目标纸病的检测率,降低了错漏检率。 展开更多
关键词 纸病检测 Faster R-CNN ResNet-50 卷积块双重注意力机制 ROI-Align
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