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基于改进Yolov8n的珊瑚白化图像目标检测: 1; 作者韩云涛刘宇鹏 +2 位作者胡跃明孙宝鹏杨佳琪《智能系统学报》北大核心 2025年第5期1148-1157,共10页; 针对海洋环境中珊瑚白化图像特征模糊、背景复杂多变导致的检测精度不足问题,在Yolov8n的基础上,提出了一种基于改进Yolov8n的针对珊瑚白化图像目标检测的Yolov8_CSHC算法。首先,利用防冗余结构紧凑倒置块(compact inverted block,CIB)... 展开更多; 关键词 Yolov8_CSHC 珊瑚白化检测空间金字塔池化网络级联分组注意力模块 CIB_C2f模块混合注意力变换器 Marjan balance Dataset; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv5s的交通标识检测算法被引量：9: 2; 作者李孟浩袁三男《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期11-19,共9页; 针对交通标识在图像中占比小、检测精度低且周围环境复杂等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的算法.首先,在主干网络部分添加注意力机制ECA(Efficient Channel Attention,高效通道注意力),增强网络的特征提取能力,有效解决了周围环境复杂... 展开更多; 关键词交通标识检测小目标检测 YOLOv5s 注意力机制特征提取混合空洞空间金字塔池化; 在线阅读下载PDF 职称材料

回环结构与PAM结合的双目图像超分辨率网络被引量：1: 3; 作者李雪张红英 +1 位作者吴亚东廉炜雯《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第17期239-248,共10页; 双目图像第二视点为图像超分辨率重建网络提供更多的细节信息,为更充分利用双目图像的互补信息,提出一种基于深度学习的回环结构与视差注意力模块(PAM)相结合的双目图像超分辨率重建网络。该网络特征提取模块由MJR-ASPP+构成的回环结构... 展开更多; 关键词双目图像超分辨率重建深度学习回环结构视差注意力模块混合跳跃式残差空洞空间金字塔池化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度特征融合的细胞计数方法被引量：3: 4; 作者张倩王夏黎 +2 位作者王炜昊武历展李超《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期41-49,共9页; 细胞计数一直是医学影像分析中非常重要的一项工作,在生物医学实验和临床医学等领域起着十分关键的作用。针对细胞计数工作中存在的由细胞尺寸变化等因素造成的细胞计数精度低的问题,引入高度拥挤目标识别网络CSRNet并加以改进,构建了... 展开更多; 关键词细胞计数多尺度特征融合密度估计空间金字塔池化混合空洞卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型被引量：14: 5; 作者朱豪周顺勇 +2 位作者曾雅兰李思诚刘学《木材科学与技术》北大核心 2023年第2期8-15,共8页; 针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷(活节、死节、有裂缝节子和裂缝)检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)增强每个通道之间的信息交互,然后采... 展开更多; 关键词 HS-YOLOv5s 木材表面缺陷检测坐标注意力机制(CA) 混合空间金字塔池化(hsppf) 曲线高效交叉联合(CEIoU); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进Yolov8n的珊瑚白化图像目标检测: 1; 作者韩云涛刘宇鹏胡跃明孙宝鹏杨佳琪; 机构哈尔滨工程大学智能科学与工程学院哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地中国船舶集团有限公司第七〇三研究所; 出处《智能系统学报》北大核心 2025年第5期1148-1157,共10页; 基金海南省自然科学基金项目(622MS163):海南省科技计划三亚崖州湾科技城联合项目(2021CXLH0001).; 文摘针对海洋环境中珊瑚白化图像特征模糊、背景复杂多变导致的检测精度不足问题,在Yolov8n的基础上,提出了一种基于改进Yolov8n的针对珊瑚白化图像目标检测的Yolov8_CSHC算法。首先,利用防冗余结构紧凑倒置块(compact inverted block,CIB)改进C2f(concatenated feature fusion)模块,减少模型参数量以提高检测速度。其次,在特征融合网络中引入了基于局部注意力增强空间尺度聚合特征的空间金字塔池化网络,可以增强模型对局部细节的感知能力。最后,在特征融合过程中引入级联分组注意力机制,通过将输入特征分割处理,级联输出的方式提高了注意力的多样性和计算效率,使模型可以快速聚焦特征区域。后续引入混合注意力变换器,主要用于单图像超分辨率重建,进一步增强小目标的语义信息和全局感知能力。实验结果表明,在Marjan balance Dataset上,Yolov8_CSHC相较于Yolov8n算法,GFLOPS降低了12%,mAP@0.5-0.95提高了3.6百分点。该算法可以有效地完成海洋珊瑚白化状况的目标检测任务。; 关键词 Yolov8_CSHC 珊瑚白化检测空间金字塔池化网络级联分组注意力模块 CIB_C2f模块混合注意力变换器 Marjan balance Dataset; Keywords Yolov8_CSHC coral bleaching detection spatial pyramid pooling network cascading grouping attention module CIB_C2f module hybrid attention Transformer Marjan balance Dataset; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv5s的交通标识检测算法被引量：9: 2; 作者李孟浩袁三男; 机构上海电力大学电子与信息工程学院; 出处《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期11-19,共9页; 文摘针对交通标识在图像中占比小、检测精度低且周围环境复杂等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的算法.首先,在主干网络部分添加注意力机制ECA(Efficient Channel Attention,高效通道注意力),增强网络的特征提取能力,有效解决了周围环境复杂的问题;其次,提出HASPP(Hybrid Atrous Spatial Pyramid Pooling,混合空洞空间金字塔池化),增强了网络结合上下文的能力;最后,修改网络中的Neck结构,使高层特征与底层特征有效融合,同时避免了跨卷积层造成的信息丢失.实验结果表明,改进后的算法在交通标识数据集上取得了94.4%的平均检测精度、74.1%的召回率以及94.0%的精确率,较原始算法分别提升了3.7、2.8、3.4个百分点.; 关键词交通标识检测小目标检测 YOLOv5s 注意力机制特征提取混合空洞空间金字塔池化; Keywords traffic sign detection small target detection YOLOv5s attention mechanism feature extraction hybrid atrous spatial pyramid pooling(HASPP); 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名回环结构与PAM结合的双目图像超分辨率网络被引量：1: 3; 作者李雪张红英吴亚东廉炜雯; 机构西南科技大学信息工程学院西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川轻化工大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第17期239-248,共10页; 基金国家自然科学基金(61872304) 国家部委预研基金。; 文摘双目图像第二视点为图像超分辨率重建网络提供更多的细节信息,为更充分利用双目图像的互补信息,提出一种基于深度学习的回环结构与视差注意力模块(PAM)相结合的双目图像超分辨率重建网络。该网络特征提取模块由MJR-ASPP+构成的回环结构与扩张残差块交替级联而成,回环结构中混合跳跃式残差(MJR)能聚合网络中不同深度的信息,改进空洞空间金字塔池化块(ASPP+)用于提取图像多尺度特征,扩张残差块融合多级特征的同时有效去噪;引入视差注意力模块获取双目图像中的全局对应关系,集成图像对的有用信息;通过亚像素层重建出超分辨率左(右)图,并将FReLU用于整个网络中提高捕获空间相关性效率。该网络在Middlebury、KITTI2012、KITTI2015和Flickr1024四个公开数据集中都取得了优异结果,实验结果表明该网络具有更好的超分辨率性能。; 关键词双目图像超分辨率重建深度学习回环结构视差注意力模块混合跳跃式残差空洞空间金字塔池化; Keywords stereo image super-resolution reconstruction deep learning loop structure parallax attention module mixed jumping residual atrous space pyramid pooling block; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度特征融合的细胞计数方法被引量：3: 4; 作者张倩王夏黎王炜昊武历展李超; 机构长安大学信息工程学院; 出处《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期41-49,共9页; 基金国家自然科学基金项目(51678061)。; 文摘细胞计数一直是医学影像分析中非常重要的一项工作,在生物医学实验和临床医学等领域起着十分关键的作用。针对细胞计数工作中存在的由细胞尺寸变化等因素造成的细胞计数精度低的问题,引入高度拥挤目标识别网络CSRNet并加以改进,构建了一种基于多尺度特征融合的细胞计数方法。首先,使用VGG16的前10层提取细胞特征,避免了由于网络过深造成的小目标信息丢失;其次,引入空间金字塔池化结构提取细胞的多尺度特征并进行特征融合,降低了因细胞形态各异、尺寸不一和细胞遮挡等问题带来的计数误差;然后,使用混合空洞卷积对特征图进行解码,得到密度图,解决了CSRNet在解码过程中像素遗漏的问题;最后对密度图逐像素进行回归得到细胞总数。另外,在训练过程中引入了一种新的组合损失函数以代替欧几里得损失函数,不仅考虑了groundtruth密度图与预测密度图单个像素点之间的关系,还考虑了其全局和局部的密度水平。实验证明,优化后的CSRNet在VGG cells和MBM cells数据集上取得了较好的结果,有效改善了由细胞尺寸变化等因素造成的细胞计数精度低的问题。; 关键词细胞计数多尺度特征融合密度估计空间金字塔池化混合空洞卷积; Keywords cell counting multi-scale feature fusion density estimation spatial pyramid pooling hybrid dilated convolution; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型被引量：14: 5; 作者朱豪周顺勇曾雅兰李思诚刘学; 机构四川轻化工大学自动化与信息工程学院; 出处《木材科学与技术》北大核心 2023年第2期8-15,共8页; 基金四川省科技厅项目“基于多源信息融合的低空飞行安全电力线检测系统关键技术研究”(2020YFSY0027) 四川省科技厅项目“基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测系统研究”(2020YFG0178) +1 种基金四川轻化工大学研究生创新基金项目(Y2022163)。; 文摘针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷(活节、死节、有裂缝节子和裂缝)检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)增强每个通道之间的信息交互,然后采用混合空间金字塔池化(hybrid spatial pyramid pooling-fast,HSPPF)结构减少信息损失,再使用GSConv卷积减少参数量,用改进的曲线高效交叉联合(curve efficient intersection over union,CEIoU)作为训练时模型的损失函数,提升木材缺陷检测的准确性。试验结果表明,改进模型能够有效检测出木材表面缺陷,模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为84.4%,比未改进之前提高了2%,检测速度达到73.9 FPS,在模型参数量方面明显减少,同时优于其他主流模型,能够满足木材表面缺陷检测的要求。; 关键词 HS-YOLOv5s 木材表面缺陷检测坐标注意力机制(CA) 混合空间金字塔池化(hsppf) 曲线高效交叉联合(CEIoU); Keywords HS-YOLOv5s wood surface defect detection coordinate attention(CA) hybrid spatial pyramid pooling-fast(HSPPE) curve efficient intersection over union(CEIoU); 分类号 S781.5 [农业科学—木材科学与技术] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进Yolov8n的珊瑚白化图像目标检测	韩云涛刘宇鹏胡跃明孙宝鹏杨佳琪	《智能系统学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进YOLOv5s的交通标识检测算法	李孟浩袁三男	《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2024	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	回环结构与PAM结合的双目图像超分辨率网络	李雪张红英吴亚东廉炜雯	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多尺度特征融合的细胞计数方法	张倩王夏黎王炜昊武历展李超	《图学学报》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型	朱豪周顺勇曾雅兰李思诚刘学	《木材科学与技术》北大核心	2023	14	在线阅读下载PDF 职称材料