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小尺寸低对比度的传送带破损检测方法 被引量:1
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作者 韩雅洁 郝晓丽 +1 位作者 牛保宁 薛晋东 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第1期148-156,共9页
【目的】针对已有模型在检测小尺寸、与背景对比度低的破损时易出现漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv4的检测模型。【方法】针对小尺寸问题,首先设计了DDS unit替换主干网络中的Res unit,利用不同层次特征跨层连接的方式获得完整丰... 【目的】针对已有模型在检测小尺寸、与背景对比度低的破损时易出现漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv4的检测模型。【方法】针对小尺寸问题,首先设计了DDS unit替换主干网络中的Res unit,利用不同层次特征跨层连接的方式获得完整丰富的多尺度特征完成小尺寸破损的检测。其次,在分类损失函数中引入梯度协调机制动态调整小尺寸破损的权重使其得到充分训练。针对破损与背景对比度低的问题,首先在主干网络深层网络层中嵌入坐标注意力机制,增强模型对破损特征的关注度,降低背景噪声的干扰。其次,设计精确解耦头通过解决分类、定位任务对特征需求的矛盾提升检测精度。【结果】实验表明,模型的平均精度较YOLOv4提升了3.92%,小尺寸的划伤类破损、与背景低对比度的磨损类破损的检测精度分别提升4.32%和4.24%,可有效解决漏检、误检问题。 展开更多
关键词 传送带破损 YOLOv4 DDS unit 梯度协调机制 坐标注意力机制 精确解耦头
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基于改进YOLOv8的风电叶片表面损伤检测与识别方法 被引量:6
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作者 吴博阳 毛胜轲 +3 位作者 林特宇 任浩杰 蔡海洋 李扬 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1260-1268,共9页
针对风电叶片极易出现损伤和故障,且制造和维护成本高昂等问题,提出了一种基于改进YOLOv8模型的风电叶片表面损伤检测与识别方法。首先,将现场拍摄到的高清叶片图像作为实验数据集,并将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集;然后,... 针对风电叶片极易出现损伤和故障,且制造和维护成本高昂等问题,提出了一种基于改进YOLOv8模型的风电叶片表面损伤检测与识别方法。首先,将现场拍摄到的高清叶片图像作为实验数据集,并将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集;然后,在YOLOv8模型中引入了动态数据增强算法Mosaic、Mixup及离线数据增强算法Albumentations,对训练数据集进行了扩充,解决了模型在有限数据集下的泛化性问题;最后,使用卷积注意力模块(CBAM)和梯度协调机制(GHM)/Focal loss算法等手段加强了模型的损伤检测能力,改进了样本分布不均衡问题,建立了一种先进的风电叶片表面损伤检测与识别方法,提升了YOLOv8模型对叶片损伤的检测精度。研究结果表明:改进后的YOLOv8模型在计算量和参数量都较低的情况下,其平均精度(AP)、平均召回率(AR)都超越了同等配置下的快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)模型。改进后的YOLOv8模型在交并比(IoU)阈值为0.5时的AP和AR分别达到了73.2%和58.8%,验证了该方法在风电叶片损伤检测方面具有一定的可靠性和有效性。 展开更多
关键词 风电叶片损伤识别 YOLOv8 目标检测 数据增强算法 卷积注意力模块 梯度协调机制 平均精度 平均召回率 快速区域卷积神经网络 交并比
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基于改进深度残差网络的电力系统暂态电压稳定评估 被引量:3
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作者 刘浩然 任惠 +3 位作者 郑至斌 王威 夏静 杨金豪 《现代电力》 北大核心 2023年第6期879-889,共11页
传统的电力系统暂态电压稳定评估模型存在2方面问题:故障过程中的关键信息难以捕捉、暂态稳定样本与失稳样本不平衡导致模型对多数类样本存在倾向性。为此,提出了基于改进深度残差网络的电压稳定预警模型。首先,为了捕捉故障过程中的关... 传统的电力系统暂态电压稳定评估模型存在2方面问题:故障过程中的关键信息难以捕捉、暂态稳定样本与失稳样本不平衡导致模型对多数类样本存在倾向性。为此,提出了基于改进深度残差网络的电压稳定预警模型。首先,为了捕捉故障过程中的关键信息,在残差网络中嵌入卷积注意力模块,通过对时间通道与空间通道的双重注意力来挖掘电力系统动态轨迹中潜在的时空关系;其次,针对训练过程中模型倾向于多数类样本的问题,引入基于梯度平衡机制的损失函数来减小不平衡样本对评估结果的影响;第三,为了强化模型对数据特征的提取能力,将传统卷积核替换为非对称卷积模块。最后,通过在IEEE39节点系统上接入2种不同风电占比进行测试,进一步验证所提方法在暂态电压稳定评估中的优异性能。 展开更多
关键词 暂态电压稳定评估 深度残差网络 卷积注意力模块 梯度平衡机制 非对称卷积模块
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基于改进YOLOV4的陶瓷基板瑕疵检测 被引量:11
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作者 郭峰 朱启兵 +1 位作者 黄敏 徐晓祥 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第13期1631-1641,共11页
陶瓷基板是半导体元器件的重要基础材料,其瑕疵检测对保证产品质量具有重要的意义。提出了一种基于改进YOLOV4网络的陶瓷基板瑕疵自动检测方法。针对陶瓷基板瑕疵尺寸较小、颜色形状多变以及不同类瑕疵间尺寸变化较大导致的瑕疵检测困... 陶瓷基板是半导体元器件的重要基础材料,其瑕疵检测对保证产品质量具有重要的意义。提出了一种基于改进YOLOV4网络的陶瓷基板瑕疵自动检测方法。针对陶瓷基板瑕疵尺寸较小、颜色形状多变以及不同类瑕疵间尺寸变化较大导致的瑕疵检测困难问题,改进的YOLOV4网络通过借鉴Complete Intersection over Union(CIoU)思想优化初始先验框设计,引入基于梯度协调机制的置信度损失函数和十字交叉注意力网络来改善缺陷检测能力。实验结果表明,基于改进YOLOV4的陶瓷基板瑕疵检测方法对于陶瓷基板污染、异物、多金、缺瓷以及损伤这5类瑕疵检测的平均准确性达到98.3%,可满足工业现场对陶瓷基板瑕疵的检测精度要求。 展开更多
关键词 陶瓷基板 目标检测 YOLOV4 梯度协调机制 十字交叉注意力网络
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加入梯度均衡机制的端到端方面级情感分析
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作者 罗涵天 杨雅婷 +2 位作者 马博 董瑞 李晓 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2555-2560,F0003,共7页
目前方面级情感分析任务存在类别标签不平衡的问题,会导致模型过多学习非方面词标签,影响模型的性能。基于BERT端到端方面级情感分类模型,针对其类别标签不平衡的问题进行深入研究,提出使用梯度均衡机制缓解类别标签不平衡的问题,采用... 目前方面级情感分析任务存在类别标签不平衡的问题,会导致模型过多学习非方面词标签,影响模型的性能。基于BERT端到端方面级情感分类模型,针对其类别标签不平衡的问题进行深入研究,提出使用梯度均衡机制缓解类别标签不平衡的问题,采用指数滑动平均的方法缓解潜在离群点样本对实验结果造成的影响,提升模型的性能。在4个标准数据集中进行实验,实验结果表明,所提方法在实验结果中(F1值)相比许多强基线方法有较为明显提升。 展开更多
关键词 梯度均衡 端到端 方面级 情感分析 不平衡 标签 离群点
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