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融合快速边缘注意力的Transformer跟踪算法
1
作者
薛紫涵
葛海波
+2 位作者
王淑贤
安玉
杨雨迪
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第1期221-231,共11页
针对长期目标跟踪中出现模型退化和跟踪漂移的问题,提出了一种融合快速边缘注意力的Transformer跟踪算法TransFEA(fast edge attention on Transformer)。使用ResNet-50作为Siamese网络的骨干网络,并在其每个残差块后端引入注意力网络...
针对长期目标跟踪中出现模型退化和跟踪漂移的问题,提出了一种融合快速边缘注意力的Transformer跟踪算法TransFEA(fast edge attention on Transformer)。使用ResNet-50作为Siamese网络的骨干网络,并在其每个残差块后端引入注意力网络进行特征提取,增强目标的关键信息和全局信息;边缘注意力网络(edge attention network,EA)提取模板与搜索区域的特征向量,快速注意力网络(fast attention network,FA)计算注意响应值,确定两个区域的相似度,以此调整目标位置。设计多层感知器预测边界框,避免过多超参数,使跟踪器实现了准确性与轻量化的平衡。实验结果表明,TransFEA在LaSOT数据集上成功率和准确率分别为65.3%、69.1%,运行可以达到90 FPS,提高了长期跟踪的成功率和准确率。
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关键词
Transformer
网络
边缘注意力网络
快速
注意力
网络
多层感知器
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职称材料
基于边缘图注意力网络的轴承智能故障诊断
2
作者
杜越
宁少慧
+2 位作者
段攀龙
邓功也
张少鹏
《机床与液压》
北大核心
2024年第6期190-195,共6页
基于欧几里德空间的数据包含着节点和边的关系信息,比传统的欧几里得空间的数据具有更多信息。然而,传统的图卷积以及图注意力网路注重于节点信息的提取,对于边的信息利用不够充分。对此,通过结合可视图算法和边缘图注意力网络(EGAT),...
基于欧几里德空间的数据包含着节点和边的关系信息,比传统的欧几里得空间的数据具有更多信息。然而,传统的图卷积以及图注意力网路注重于节点信息的提取,对于边的信息利用不够充分。对此,通过结合可视图算法和边缘图注意力网络(EGAT),将基于非欧几里德空间的不规则数据应用到轴承故障诊断领域。诊断过程分为两步:利用可视图算法将原始信号转化为图数据;利用EGAT对故障特征进行学习,然后即可进行故障诊断。实验结果表明:图卷积网络在单一轴承故障分类任务上能够达到100%的准确率,表明所提出的方法对于轴承故障诊断具有明显的作用。
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关键词
轴承故障诊断
边缘
图
注意力
网络
可视图算法
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职称材料
题名
融合快速边缘注意力的Transformer跟踪算法
1
作者
薛紫涵
葛海波
王淑贤
安玉
杨雨迪
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第1期221-231,共11页
基金
陕西省自然科学基金(2011JM8038)
陕西省重点产业创新链(群)项目(S2019-YF-ZDCXL-0098)。
文摘
针对长期目标跟踪中出现模型退化和跟踪漂移的问题,提出了一种融合快速边缘注意力的Transformer跟踪算法TransFEA(fast edge attention on Transformer)。使用ResNet-50作为Siamese网络的骨干网络,并在其每个残差块后端引入注意力网络进行特征提取,增强目标的关键信息和全局信息;边缘注意力网络(edge attention network,EA)提取模板与搜索区域的特征向量,快速注意力网络(fast attention network,FA)计算注意响应值,确定两个区域的相似度,以此调整目标位置。设计多层感知器预测边界框,避免过多超参数,使跟踪器实现了准确性与轻量化的平衡。实验结果表明,TransFEA在LaSOT数据集上成功率和准确率分别为65.3%、69.1%,运行可以达到90 FPS,提高了长期跟踪的成功率和准确率。
关键词
Transformer
网络
边缘注意力网络
快速
注意力
网络
多层感知器
Keywords
Transformer network
edge attention network
fast attention network
multi-layer perceptron
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于边缘图注意力网络的轴承智能故障诊断
2
作者
杜越
宁少慧
段攀龙
邓功也
张少鹏
机构
太原科技大学机械工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第6期190-195,共6页
基金
山西省应用基础研究计划资助(20210302123212)。
文摘
基于欧几里德空间的数据包含着节点和边的关系信息,比传统的欧几里得空间的数据具有更多信息。然而,传统的图卷积以及图注意力网路注重于节点信息的提取,对于边的信息利用不够充分。对此,通过结合可视图算法和边缘图注意力网络(EGAT),将基于非欧几里德空间的不规则数据应用到轴承故障诊断领域。诊断过程分为两步:利用可视图算法将原始信号转化为图数据;利用EGAT对故障特征进行学习,然后即可进行故障诊断。实验结果表明:图卷积网络在单一轴承故障分类任务上能够达到100%的准确率,表明所提出的方法对于轴承故障诊断具有明显的作用。
关键词
轴承故障诊断
边缘
图
注意力
网络
可视图算法
Keywords
bearing fault diagnosis
edge graph attention network
viewable algorithm
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合快速边缘注意力的Transformer跟踪算法
薛紫涵
葛海波
王淑贤
安玉
杨雨迪
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于边缘图注意力网络的轴承智能故障诊断
杜越
宁少慧
段攀龙
邓功也
张少鹏
《机床与液压》
北大核心
2024
0
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职称材料
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参考文献
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