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基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法
1
作者
张振利
陈源
+1 位作者
付豪
曾璐
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第10期4229-4238,共10页
目前主流垃圾图像分类算法中存在数据集普适性差、垃圾识别种类少、分类算法局限于特定环境等问题。针对这些问题,结合垃圾图像分类的快速性与准确率的要求,提出了一种基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法。该算法以Efficient...
目前主流垃圾图像分类算法中存在数据集普适性差、垃圾识别种类少、分类算法局限于特定环境等问题。针对这些问题,结合垃圾图像分类的快速性与准确率的要求,提出了一种基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法。该算法以EfficientNetV2网络作为基准模型,通过添加SK(selective kernel)注意力机制提升分类的快速性,使用迁移学习策略提升分类的准确率。该算法利用深度学习模型框架对垃圾图像进行处理,无需对数据集图像特征进行人工提取,在实现对垃圾图像快速准确分类的同时增加了垃圾识别的种类。实验表明,新的算法在自建数据集上的准确率为99.71%,相较于GoogleNet等其他算法,提升了至少4.77%。在时间上相较于VggNet19算法等,提升了至少50%。通过改进EfficientNetV2网络,实现了更为准确快速的垃圾分类,为日益激增的垃圾问题提供了一种科学高效的解决方案。
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关键词
垃圾分类
深度学习
EfficientNetV2
卷积神经网络
sk注意力机制
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职称材料
基于改进EfficientNet的水下图像识别
2
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。
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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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职称材料
题名
基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法
1
作者
张振利
陈源
付豪
曾璐
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第10期4229-4238,共10页
基金
国家自然科学基金(62363013)。
文摘
目前主流垃圾图像分类算法中存在数据集普适性差、垃圾识别种类少、分类算法局限于特定环境等问题。针对这些问题,结合垃圾图像分类的快速性与准确率的要求,提出了一种基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法。该算法以EfficientNetV2网络作为基准模型,通过添加SK(selective kernel)注意力机制提升分类的快速性,使用迁移学习策略提升分类的准确率。该算法利用深度学习模型框架对垃圾图像进行处理,无需对数据集图像特征进行人工提取,在实现对垃圾图像快速准确分类的同时增加了垃圾识别的种类。实验表明,新的算法在自建数据集上的准确率为99.71%,相较于GoogleNet等其他算法,提升了至少4.77%。在时间上相较于VggNet19算法等,提升了至少50%。通过改进EfficientNetV2网络,实现了更为准确快速的垃圾分类,为日益激增的垃圾问题提供了一种科学高效的解决方案。
关键词
垃圾分类
深度学习
EfficientNetV2
卷积神经网络
sk注意力机制
Keywords
garbage classification
deep learning
EfficientNetV2
convolutional neural network
split-attention mechanism with switchable normalization
分类号
TP391.4 [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
基于改进EfficientNet的水下图像识别
2
作者
丁元明
杨安娜
康伟
机构
大连大学通信与网络重点实验室
大连大学信息工程学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第15期95-100,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61901079)。
文摘
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。
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
Keywords
underwater image recognition
transfer learning
EfficientNet
APRelu activation function
sk
attention mechanism
分类号
TP391.41 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法
张振利
陈源
付豪
曾璐
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进EfficientNet的水下图像识别
丁元明
杨安娜
康伟
《舰船科学技术》
北大核心
2024
0
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职称材料
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