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基于改进EfficientNet的煤矸音频分类方法 被引量：1
1
作者 宋庆军 焦守悦 +2 位作者 姜海燕 宋庆辉 郝文超 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期138-144,共7页
针对煤矸音频特征提取过程中设备运行噪声干扰严重及单一提取方法易导致信息丢失的问题,提出了一种基于改进EfficientNet的煤矸音频分类方法。采用基于Mel频谱和Gammatone倒谱系数的特征提取方法,有效捕捉矸石声音中的低频信息和细节特... 针对煤矸音频特征提取过程中设备运行噪声干扰严重及单一提取方法易导致信息丢失的问题,提出了一种基于改进EfficientNet的煤矸音频分类方法。采用基于Mel频谱和Gammatone倒谱系数的特征提取方法,有效捕捉矸石声音中的低频信息和细节特征。选择EfficientNet-B0作为骨干网络,并对其进行以下改进:将原有的多尺度通道注意力模块换成卷积块注意力模块,得到卷积注意力特征融合(CAFF)模块,通过网络自学习为不同空间位置的特征分配不同的权重信息,生成新的有效特征;在原有的MBConv模块中并行嵌入频域通道注意力(FCA)模块,加强特征图的表达能力,从而提高整个网络的性能。实验结果表明:引入CAFF模块后,模型准确率提升了0.61%,F1得分提升了0.52%,且模型收敛更快,说明CAFF模块有效提升了模型对频谱特征的捕捉能力;引入FCA模块后,准确率提升了0.45%,F1得分提升了0.62%,说明模块的叠加可以进一步提高模型的泛化能力和处理复杂特征的能力;改进EfficientNe模型的准确率为91.90%,标准差为0.108,显著优于同类对比音频分类模型。 展开更多
关键词 综放开采 煤矸识别 音频特征提取 efficientnet Mel频谱特征 Gammatone倒谱系数 注意力机制
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基于岩石薄片图像与改进EfficientNet建模的岩性识别方法
2
作者 程国建 李宗祥 +2 位作者 李秋实 韩江 孙亚招 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期124-134,共11页
为了实现岩石薄片岩性高效、准确的分类与识别,提出了一种基于空间注意力与多尺度融合的岩石薄片岩性识别方法。采用多尺度融合的策略,通过多个EfficientNet中的轻量反转瓶颈卷积核(MBConv)对橄榄石、普通辉石、角闪石、黑云母等多种类... 为了实现岩石薄片岩性高效、准确的分类与识别,提出了一种基于空间注意力与多尺度融合的岩石薄片岩性识别方法。采用多尺度融合的策略,通过多个EfficientNet中的轻量反转瓶颈卷积核(MBConv)对橄榄石、普通辉石、角闪石、黑云母等多种类别的岩石薄片图像进行特征提取,以捕获更多的细节信息。引入空间注意力模块(SGE),融合岩石薄片图像中的空间特征信息。此外,采用Ranger优化器,改善模型的性能及收敛速度。实验表明:提出的MFSRE(Multi-Scale Fusion-SGE-Ranger-EfficientNet)模型在测试集上的召回率、F1分数分别为98.25%、98.29%,具有较高的识别准确率,相较于ShuffleNet、RegNet、MobileNetV2网络具有更好的分类效果。 展开更多
关键词 岩性识别 岩石薄片图像 efficientnet 空间注意力机制
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基于GGD-EfficientNet和声纹识别的风力发电机齿轮箱故障诊断
3
作者 廖力达 陈伟克 +3 位作者 罗晓 舒王咏 张芝铭 代军 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期570-578,共9页
针对风力发电机齿轮箱齿轮故障时的噪声提出一种基于分组全局上下文网络(GE-GCNet)与深度可分离卷积(DSCConv)结合的效率神经网络(GGD-EfficientNet)和声纹识别的齿轮箱故障诊断方法。首先通过实验获取齿轮箱故障齿轮的噪声信号,并根据... 针对风力发电机齿轮箱齿轮故障时的噪声提出一种基于分组全局上下文网络(GE-GCNet)与深度可分离卷积(DSCConv)结合的效率神经网络(GGD-EfficientNet)和声纹识别的齿轮箱故障诊断方法。首先通过实验获取齿轮箱故障齿轮的噪声信号,并根据齿轮状态分为6类。然后,使用Log-Mel谱的方法提取噪声信号语谱图。考虑到效率卷积神经网络(EfficientNet)对齿轮故障语谱图特征提取能力不足等缺点,在EfficientNet的基础上,结合分组卷积改进的GE-GCNet和DSCConv,提出一种高性能的齿轮故障诊断模型GGD-EfficientNet。实验表明:所提方法能在齿轮箱故障齿轮语谱图数据集下准确率达到99.7%。所提模型能从数据集中对故障类型进行有效分类,可有效帮助诊断齿轮箱中齿轮故障。 展开更多
关键词 风力发电机 齿轮 故障检测 GGD-efficientnet 声纹识别
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基于改进EfficientNet的轻量化小麦不完善粒识别模型 被引量：1
4
作者 于锦龙 于俊伟 +2 位作者 张自豪 潘泉 母亚双 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第2期192-202,共11页
针对现有基于卷积神经网络的小麦不完善粒识别模型复杂度高、难以部署等问题,提出了一种基于EfficientNet-B0改进的轻量化小麦不完善粒识别模型ML-EfficientNet。首先,对CBAM注意力模块进行改进,提出了一种轻量级的注意力模块LCSA并使用... 针对现有基于卷积神经网络的小麦不完善粒识别模型复杂度高、难以部署等问题,提出了一种基于EfficientNet-B0改进的轻量化小麦不完善粒识别模型ML-EfficientNet。首先,对CBAM注意力模块进行改进,提出了一种轻量级的注意力模块LCSA并使用LCSA模块替换原网络中的SE模块,使模型能同时捕获通道信息与空间信息,提升模型的识别能力。然后,借鉴CSPnet思想对MBConv的结构进行调整,在减少模型参数量的同时提升模型识别正确率。最后,在模型的首个卷积层后加入LCSA模块,进一步增强模型的特征提取能力。实验结果表明,ML-EfficientNet模型的识别准确率为95.71%,参数量为2.863 M、浮点计算量为0.376 G。较改进前识别精度提升了1.57%,参数量减少60%,浮点计算量减少9%,能够有效地进行小麦不完善粒的识别任务,为智慧农业提供有益支持。 展开更多
关键词 小麦不完善粒识别 efficientnet-B0 轻量化 注意力机制
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基于改进EfficientNet v2模型的玉米叶片病害识别 被引量：1
5
作者 谢琬 崔艳荣 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第9期207-215,共9页
针对真实环境下玉米叶片病害识别准确率不高、传统模型难以适应复杂背景等问题,提出一种改进轻量化模型EfficientNet v2的识别方法。首先,收集患有玉米细菌性枯萎病、普通锈病、玉米灰斑病3种病害的玉米叶片和玉米健康叶片,通过4种数据... 针对真实环境下玉米叶片病害识别准确率不高、传统模型难以适应复杂背景等问题,提出一种改进轻量化模型EfficientNet v2的识别方法。首先,收集患有玉米细菌性枯萎病、普通锈病、玉米灰斑病3种病害的玉米叶片和玉米健康叶片,通过4种数据扩充方法进行数据增强,提升模型识别和泛化能力;其次,以EfficientNet v2模型为基础,在Fused-MBConv模块中引入无参数注意力模块SimAM,不增加模型计算负担的同时提高对病害的识别能力;再次,为了增加组间通信,在模型中每1层的MBConv模块和Fused-MBConv模块中引入通道混洗操作,促进不同通道之间的信息流动和融合;最后,将模型中stem层中的传统卷积替换为空洞卷积,增大感受野,使模型在初始阶段就捕捉到更多有用的信息,有助于提升网络的整体特征提取能力。相比原模型,改进后的EfficientNet v2在Top-1准确率提高了1.52百分点,平均精确率提高了1.62百分点,平均召回率提高了1.68百分点,平均F_(1)分数提高了1.65百分点,参数量仅为20.2 M,在保持轻量化的同时提高了对3类常见玉米叶片病害以及健康叶片的识别效果。 展开更多
关键词 玉米叶片病害 efficientnet v2 SimAM注意力模块 通道混洗操作 空洞卷积 图像识别
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基于迁移学习的EfficientNet矿用带式输送机除铁器异物识别
6
作者 杨海龙 袁逸萍 +3 位作者 樊盼盼 肖鹿 赵飞阳 袁少珂 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期443-453,共11页
在矿山作业中,带式输送机中的原煤输送带常混入锚杆、锚索、挖机铲齿和托盘等金属器件,需通过除铁器将这些异物吸走,以避免铁器与运煤发生磕碰或刺穿输送带,从而影响带式输送机的正常运行。针对矿用带式输送机除铁器在运行过程中经常面... 在矿山作业中,带式输送机中的原煤输送带常混入锚杆、锚索、挖机铲齿和托盘等金属器件,需通过除铁器将这些异物吸走,以避免铁器与运煤发生磕碰或刺穿输送带,从而影响带式输送机的正常运行。针对矿用带式输送机除铁器在运行过程中经常面临尘雾和低照度复杂的工作环境,提出了一种适用于低照度及尘雾环境的除铁器异物识别方法。首先,采集了露天煤矿带式输送机除铁器的异常和正常图像,通过限制对比度自适应直方图均衡化对低照度图像进行预处理,以增强图像对比度和提升监测图像的清晰度。通过随机加雾的方法模拟真实尘雾环境,提升模型泛化能力。随后,利用基于迁移学习的EfficientNet-B2网络,在网络架构中引入多个移动翻转瓶颈卷积模块,对不同层次的特征图进行叠加和分析,以提取图像的深层特征信号。通过全局平均池化层将高维特征图缩减为低维向量,最终通过全连接层输出图像的合格与异常类别。实验数据集来源于某露天煤矿现场采集的3000张除铁器图像和600张雾化处理图像。将提出的异物监测算法模型应用于某露天煤矿带式输送机的除铁器,以监测除铁器表面的吸附状态,并开展对比实验。实验结果表明,提出的模型能更快地达到稳定迭代,且损失值更小,并且在各项性能指标上均优于其他现有的卷积神经网络模型,具体表现:准确率为99.79%、精确率为99.07%、召回率为99.01%和F1-Score为0.9904。这些结果表明该模型能够准确有效地对除铁器的吸附状态进行分类。 展开更多
关键词 异物识别 迁移学习 图像增强 特征提取 efficientnet
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基于小波变换和EfficientNet网络的雷达信号脉内调制识别
7
作者 贺重阳 陈旗 +1 位作者 赵瑞轩 陆剑雄 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第S1期386-392,共7页
为提高传统卷积神经网络在低信噪比条件下对多类雷达信号脉内调制识别准确率,提出一种基于小波变换和EfficientNet网络的雷达信号脉内调制识别方法。该方法先对7种不同脉内调制的雷达信号通过连续小波变换(CWT)提取时频特征,利用Efficie... 为提高传统卷积神经网络在低信噪比条件下对多类雷达信号脉内调制识别准确率,提出一种基于小波变换和EfficientNet网络的雷达信号脉内调制识别方法。该方法先对7种不同脉内调制的雷达信号通过连续小波变换(CWT)提取时频特征,利用EfficientNet复合缩放策略,通过统一缩放网络深度、宽度和分辨率,深入挖掘信号特征,实现对雷达信号的脉内调制识别。对比传统的单一维度缩放方法,能够更快提高模型性能,并且兼具高效性和轻量性。实验结果表明,该模型在信噪比为-5 dB的条件下对7种调制的识别率可达到82.45%,对比ResNet-50识别准确率提升了2.99%。在混合信噪比环境的对比实验中,SNR=-5 dB时,该算法的综合识别率可达87.5%。 展开更多
关键词 雷达信号 调制识别 efficientnet网络 连续小波变换 时频特征
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基于改进EfficientNet的水下图像识别
8
作者 丁元明 杨安娜 康伟 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第15期95-100,共6页
针对水下图像存在细节模糊、多尺度以及识别模型计算资源大等问题,提出一种改进EfficientNet的图像识别模型。该模型通过迁移学习在公开数据集上训练得到初始模型参数,提出自适应参数化修正线性单元激活函数(Adaptively Parametric ReLU... 针对水下图像存在细节模糊、多尺度以及识别模型计算资源大等问题,提出一种改进EfficientNet的图像识别模型。该模型通过迁移学习在公开数据集上训练得到初始模型参数,提出自适应参数化修正线性单元激活函数(Adaptively Parametric ReLU,APRelu)和基于选择性内核网络的注意力(Selective Kernel Network,SK)模块加强处理图像的细节特征和多尺度问题。通过保留所有MBConv6模块中的第一个Layer,并在最后一个MBConv6模块后嵌入BN和APRelu模块,加快其收敛速度并去除冗余特征。使用数据增强、十折交叉验证、快照集成等策略提高模型性能。实验对比表明,该模型在测试集上的准确率达到了97.32%,相对于改进前提高了3.75%,具有较高的识别性能。 展开更多
关键词 水下图像识别 迁移学习 efficientnet APRelu激活函数 SK注意力机制
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基于ECA注意力机制改进的EfficientNet-E模型的森林火灾识别 被引量：5
9
作者 周浪 樊坤 +1 位作者 瞿华 张丁然 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期42-49,共8页
火灾的发生给社会带来了巨大损失,森林火灾防治任务日益迫切,而全球变暖的趋势使得这一问题更加复杂。深度学习在各行各业发挥着重要作用,大量模型也被不断地设计和提出,且模型改进的方式多种多样。文中提出了EfficientNet-E模型,它利... 火灾的发生给社会带来了巨大损失,森林火灾防治任务日益迫切,而全球变暖的趋势使得这一问题更加复杂。深度学习在各行各业发挥着重要作用,大量模型也被不断地设计和提出,且模型改进的方式多种多样。文中提出了EfficientNet-E模型,它利用更为先进的ECA模块(高效通道注意力模块)来替换EfficientNet模型中的SE模块,通过增强注意力机制性能提升模型的性能。相较于SE模块,ECA模块更好地保留了传输中的信息,使得数据特征在传输过程中保留更充分,从而能够优化模型。为验证EfficientNet-E模型的性能,以及EfficientNet设计思想在森林火灾识别问题上相较于传统模型的优势,文中选取了经典模型中的代表——ResNet和DenseNet作为对照参考,并结合EfficientNet和EfficientNet-E进行了相关实验。实验选用3303张森林火灾、非火灾和烟雾图片。多轮试验结果显示,EfficientNet-E在识别森林火灾数据上的效果要好于常规的经典深度学习模型,且相较于原始EfficientNet的平均准确率(89.28%),EfficientNet-E的平均准确率(90.04%)有所提升,标准差更小,训练稳定性也更好,从而证实了改进后的EfficientNet-E性能更加优良。 展开更多
关键词 深度学习 图像识别 森林火灾 efficientnet-E 注意力机制
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基于改进EfficientNet的海上风机叶片早期缺陷检测及分类 被引量：7
10
作者 付军军 陈林 +2 位作者 童华敏 舒征宇 王灿 《电子测量技术》 北大核心 2024年第16期110-119,共10页
针对海上风机叶片小尺寸缺陷检测准确率低、分类效果较差的问题,提出一种基于EfficientNet的改进海上风机叶片表面早期缺陷检测模型。首先,在EfficientNet特征提取网络中引入非对称卷积替换普通3×3卷积,增强了卷积核骨架信息,提高... 针对海上风机叶片小尺寸缺陷检测准确率低、分类效果较差的问题,提出一种基于EfficientNet的改进海上风机叶片表面早期缺陷检测模型。首先,在EfficientNet特征提取网络中引入非对称卷积替换普通3×3卷积,增强了卷积核骨架信息,提高网络提取缺陷信息的能力;其次提出一种混合空间通道注意力模块聚焦空间和通道信息,结合BiFPN特征融合模块对不同深度的语义信息进行特征融合,提升算法多尺度特征融合能力;最后引入Focal-EIOU和Focal Loss损失函数计算位置损失和分类损失,提高定位精度,解决模型训练过程中正、负图像样本的比例失衡的问题。实验结果表明,本文所提算法模型平均精度均值为97.6%,对风机叶片表面早期缺陷的检测性能有明显提升。 展开更多
关键词 缺陷检测 深度学习 efficientnet 海上风机叶片 注意力机制
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基于改进EfficientNet模型的轻量化滚动轴承故障诊断方法 被引量：3
11
作者 戴莹钰 李靖超 +3 位作者 赵莹 刘艳丽 王申华 张斌 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第9期9-15,共7页
相比依赖于人工分析且无法充分提取信号中丰富信息的传统故障诊断方法,采用深度学习模型可以取得更理想的识别效果,但依然存在所使用的模型参数量大、计算成本高的问题。文章提出一种将格拉姆角场(gramian angular field,GAF)编码方式... 相比依赖于人工分析且无法充分提取信号中丰富信息的传统故障诊断方法,采用深度学习模型可以取得更理想的识别效果,但依然存在所使用的模型参数量大、计算成本高的问题。文章提出一种将格拉姆角场(gramian angular field,GAF)编码方式与改进的EfficientNet-B0模型相结合的方法进行轴承的故障诊断。首先,一维轴承信号经过格拉姆角场编码为二维时序图像;其次,将二维图像输入引入注意力机制CBAM模块的EfficientNet-B0模型中自动进行特征提取和分类识别;最后,在仿真试验环节使用凯斯西储大学与德国帕德博恩大学的轴承数据集,基于格拉姆角场与EfficientNet-B0-CBAM模型的诊断方法对轴承故障的识别准确率分别可达到99.90%和98.04%,可以得出所提出的方法在保持模型轻量化特点的基础上拥有更高的识别准确率和更好的泛化能力。 展开更多
关键词 智能故障诊断 格拉姆角场 轻量化卷积神经网络 efficientnet-B0 注意力机制 CBAM
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基于EfficientNet-WGANomaly的雷达辐射源个体开集识别 被引量：1
12
作者 孙佳杰 崔良中 +1 位作者 吕晓 牛雅萌 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期34-40,共7页
现代战场电磁环境日趋复杂,辐射源种类繁多,传统闭集环境下雷达辐射源的识别方法应用于开集环境上识别精度较低、鲁棒性较差。为了有效解决辐射源个体开集识别问题,提高辐射源个体识别的精度,借鉴图像异常检测的思想,提出了基于Efficien... 现代战场电磁环境日趋复杂,辐射源种类繁多,传统闭集环境下雷达辐射源的识别方法应用于开集环境上识别精度较低、鲁棒性较差。为了有效解决辐射源个体开集识别问题,提高辐射源个体识别的精度,借鉴图像异常检测的思想,提出了基于EfficientNet-WGANomaly的雷达辐射源个体开集识别方法。采用短时傅里叶变换对雷达辐射源信号进行时频特征转换,将一维信号数据转换成二维时频图,利用EfficientNet-WGANomaly模型对二维时频图进行特征重构和图像重构,未知信号重构前后的特征及图像差异性较大,利用图像异常检测的差异性区分已知信号和未知信号,并对已知信号进行个体识别。仿真实验表明,提出的方法有效解决了雷达辐射源个体开集识别的问题。 展开更多
关键词 辐射源个体识别 开集识别 短时傅里叶变换 efficientnet-WGANomaly
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基于改进型EfficientNet模型的木薯病害识别方法研究 被引量：1
13
作者 曾姣艳 林思涛 +1 位作者 谢亚君 曾美艳 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期197-208,共12页
为实现木薯病害图像的快速、准确识别,提出一种基于EfficientNet模型的木薯病害识别方法.首先针对输入样本的分布不平衡问题,通过Mixup、CutMix及GridMask这3种数据增强方法对数据进行增强,数据增强后由EfficientNet-B4模型提取特征,然... 为实现木薯病害图像的快速、准确识别,提出一种基于EfficientNet模型的木薯病害识别方法.首先针对输入样本的分布不平衡问题,通过Mixup、CutMix及GridMask这3种数据增强方法对数据进行增强,数据增强后由EfficientNet-B4模型提取特征,然后引入warmup结合余弦退火优化学习率防止模型在初期发生过拟合及后期收敛速度慢的情况.实验结果表明,所采用模型相较于近年来主流的VGG16及ResNet101模型不仅参数量远小于两者,在木薯病害图像分类上的表现也优于两者,且其计算量更少,模型精度更高,训练速度更快,符合实际应用的要求.EfficientNet模型在木薯病害数据上的分类准确率可达90%. 展开更多
关键词 木薯病害图像 数据增强 efficientnet模型 余弦退火
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改进EfficientNet的多视图特征融合的CIN诊断 被引量：1
14
作者 郭颖 王永雄 +2 位作者 杨慧敏 张佳鹏 孙青 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期560-566,共7页
现有的计算机辅助宫颈图像诊断方法大多是基于醋酸或Lugol’s碘的单视图图像,忽略了容易因非病理组织引起的假阳性反应而造成误诊的问题。因此,该研究将3种视角的阴道镜图像通过通道级联方式作为总输入,构建以EfficientNet为主干网络的... 现有的计算机辅助宫颈图像诊断方法大多是基于醋酸或Lugol’s碘的单视图图像,忽略了容易因非病理组织引起的假阳性反应而造成误诊的问题。因此,该研究将3种视角的阴道镜图像通过通道级联方式作为总输入,构建以EfficientNet为主干网络的深度学习框架,用于宫颈上皮内瘤变的诊断。此外,由于阴道镜三视图内容的高度相关性和空间一致性,需要从通道和空间2个维度进行特征加权。因此,在EfficientNet内部嵌入了卷积块注意力模块(convolutional block attention module, CBAM)的特征融合层,进一步加强病灶特征选择能力。在真实临床阴道镜数据集上进行实验,准确率和F1-Score分别达到了88.5%和88.2%,曲线下面积(area under the curve, AUC)值为0.90。实验结果表明,所提方法可以帮助临床医生进行快速的宫颈上皮内瘤变(cervical intraepithelial neoplasia, CIN)诊断,并优于已知的相关工作。 展开更多
关键词 宫颈上皮内瘤变 阴道镜图像 深度学习 efficientnet 多视图融合
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基于EfficientNet网络的水声通信信号调制识别
15
作者 赵瑞轩 陈旗 +1 位作者 吴浩然 陆剑雄 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期436-440,共5页
提出一种基于EfficientNet网络的复杂水声信道下非合作水声通信信号调制识别方法。与传统的深度学习网络相比,EfficientNet网络具有更高的效率和更小的模型大小。该方法通过对2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、DSSS-BPSK和OFDM水声通信信号的时... 提出一种基于EfficientNet网络的复杂水声信道下非合作水声通信信号调制识别方法。与传统的深度学习网络相比,EfficientNet网络具有更高的效率和更小的模型大小。该方法通过对2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、DSSS-BPSK和OFDM水声通信信号的时频特征进行分析,将二维时频图作为EfficientNet网络的训练集和测试集,使用训练集训练EfficientNet网络模型,并使用测试集确定模型的准确性和效率,完成对水声通信信号的调制识别。实验结果表明:在内场实验中,信噪比大于8 dB时,所研究6种信号的调制识别率均在85%以上;通过外场数据测试,信号调制识别率均在80%以上,验证了该方法在减少模型的大小和计算成本的同时,可保证较高的水声通信信号的调制识别准确率。 展开更多
关键词 水声通信信号 深度学习 efficientnet网络 时频特征 调制识别
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基于EfficientNet的多通道雷达目标微动特征分类方法 被引量：2
16
作者 王潇怡 罗运华 +2 位作者 喻忠军 孙浩 王晓蓓 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2988-2998,共11页
针对在低空雷达监视场景下,行人、车辆、无人机等目标分类任务中目标微动特征难以提取导致分类准确率较低的问题,提出一种基于EfficientNet的多通道雷达目标微动特征分类方法。首先,根据杂波、目标和噪声信号的能量分布差异,提出多能量... 针对在低空雷达监视场景下,行人、车辆、无人机等目标分类任务中目标微动特征难以提取导致分类准确率较低的问题,提出一种基于EfficientNet的多通道雷达目标微动特征分类方法。首先,根据杂波、目标和噪声信号的能量分布差异,提出多能量奇异值分解方法抑制杂波和噪声,增强目标微动特征。随后,联合雷达和差通道时频信息特点,设计多通道EfficientNet模型,结合多通道微动特性进一步实现目标的准确分类。最后,利用雷达实测目标数据对所提方法进行验证。结果表明,所提方法在保证较低模型复杂度的情况下,相比于其他方法在准确率上有显著提升。 展开更多
关键词 多通道雷达 微动目标分类 efficientnet 奇异值分解
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基于改进轻量化EfficientNet-V2模型的小麦种子分类
17
作者 韩鹏飞 宋其江 贾梦实 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第9期111-117,共7页
小麦种子常混有燕麦、大麦等其他种子,如何分类足够纯度的种子是一个重要问题。为解决种子纯度问题,提出一种基于改进的EfficientNet-V2模型的种子分类方法,将其命名为CA-EfficientNet-V2_xs。首先,通过购买常用小麦种子(含有常见的燕... 小麦种子常混有燕麦、大麦等其他种子,如何分类足够纯度的种子是一个重要问题。为解决种子纯度问题,提出一种基于改进的EfficientNet-V2模型的种子分类方法,将其命名为CA-EfficientNet-V2_xs。首先,通过购买常用小麦种子(含有常见的燕麦、大麦等杂种),自制数据集;其次,为加快训练以及针对自制数据集数量不足的问题,采用迁移学习的方法;再次,为更好地帮助模型更加精准地定位和识别感兴趣的目标,将采用Coordinate Attention(CA)注意力机制来替换SE注意力机制;最后,通过精简网络结构使模型更小、训练速度更快。试验表明,改进后模型的分类准确率达到99.7%,比未改进之前的网络分类准确率提升1.3%;与EfficientNet-V2_s模型的78 MB相比,改进后模型大小降至3.8 MB,模型大小降低;改进后的模型速度比主流网络更快。 展开更多
关键词 小麦种子 深度学习 注意力机制 迁移学习 efficientnet-V2模型
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EfficientNet V2算法融合GCN和CA-Transformer的腐烂草莓分类方法
18
作者 王伟 杨世忠 +2 位作者 宫钰程 高升 邓兆鹏 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第12期81-88,共8页
[目的]利用现代计算机视觉技术和深度学习方法,提升腐烂草莓分类的准确性和效率。[方法]提出了基于EfficientNet V2融合GCN和CA-Transformer的腐烂草莓分类方法。为基准模型添加了图卷积分支,通过聚合节点的周围信息来更新特征表示,更... [目的]利用现代计算机视觉技术和深度学习方法,提升腐烂草莓分类的准确性和效率。[方法]提出了基于EfficientNet V2融合GCN和CA-Transformer的腐烂草莓分类方法。为基准模型添加了图卷积分支,通过聚合节点的周围信息来更新特征表示,更好地捕捉节点在图结构中的上下文信息;将带有注意力的Transformer结构融合到基准模型的主干中,用该结构替换部分卷积操作,实现全局和局部特征的融合,从而更好地识别草莓的腐烂情况;在传统残差结构的基础上引入学习参数,以实现特征的动态融合。[结果]GC-EfficientNet V2模型相比基准模型在准确率上提高了1.86%,召回率提升了1.49%。与Inception V3、ResNet50、VGGNet、Vision Transformer和EfficientNet V2-m模型相比,该模型的识别准确率分别提高了0.93%,2.08%,2.79%,3.26%,0.47%。[结论]该模型能够准确地对腐烂草莓进行分类。 展开更多
关键词 草莓 腐烂 图卷积 CA-Transformer 可学习残差 efficientnet V2
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基于SK-EfficientNet的番茄叶片病害识别模型 被引量：12
19
作者 帖军 隆娟娟 +2 位作者 郑禄 牛悦 宋衍霖 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期104-114,共11页
针对目前番茄叶片病害识别的深度学习模型网络参数量多、精确度低、移动端模型部署难的问题,提出一种基于SK-EfficientNet的番茄叶片病害识别方法。该方法采用轻量级模型EfficientNet作为基准模型,并利用选择性卷积核机制SKNet替换Effic... 针对目前番茄叶片病害识别的深度学习模型网络参数量多、精确度低、移动端模型部署难的问题,提出一种基于SK-EfficientNet的番茄叶片病害识别方法。该方法采用轻量级模型EfficientNet作为基准模型,并利用选择性卷积核机制SKNet替换EfficientNet核心模块MBConv中的SENet,使得卷积核根据输入特征的多尺度信息自适应选择感受野大小,提高图像特征提取能力同时更有效地利用参数。多组对比实验结果显示,改进后的模型在训练精度上得到进一步提高,且模型参数仅为3.83 MiB。在PlantVillage数据集上平均准确率达到99.64%,且验证SK-EfficientNet-B2的识别精度最高;在自然场景下平均准确率较原模型提高3.81个百分点。结果表明,改进后模型能有效提高自然场景下番茄叶片病害识别精度,可为移动端部署番茄叶片病害识别模型提供参考。 展开更多
关键词 番茄叶片 病害识别 efficientnet网络 SKNet MBConv
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基于时间注意力机制和EfficientNet的视频暴力行为检测 被引量：4
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作者 蔡兴泉 封丁惟 +2 位作者 王通 孙辰 孙海燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期3564-3572,共9页
针对一般的暴力行为检测方法模型参数量大、计算复杂度高、准确率较低等问题,提出一种基于时间注意力机制和EfficientNet的视频暴力行为检测方法。首先将通过对数据集进行预处理计算得到的前景图输入到网络模型中提取视频特征,同时利用... 针对一般的暴力行为检测方法模型参数量大、计算复杂度高、准确率较低等问题,提出一种基于时间注意力机制和EfficientNet的视频暴力行为检测方法。首先将通过对数据集进行预处理计算得到的前景图输入到网络模型中提取视频特征,同时利用轻量化EfficientNet提取前景图中的帧级空间暴力特征,并利用卷积长短时记忆网络(ConvLSTM)进一步提取视频序列的全局时空特征;接着,结合时间注意力机制,计算得到视频级特征表示;最后将视频级特征表示映射到分类空间,并利用Softmax分类器进行视频暴力行为分类并输出检测结果,实现视频的暴力行为检测。实验结果表明,该方法能够减少模型参数量,降低计算复杂度,在有限的资源下提高暴力行为检测准确率,提升模型的综合性能。 展开更多
关键词 暴力行为检测 时间注意力机制 卷积长短时记忆网络 efficientnet模型
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