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基于改进U-Transformer模型的金刚石刀刃异常检测算法
1
作者
王大伟
李丛
朱长水
《现代制造工程》
北大核心
2025年第7期120-128,共9页
针对金刚石刀刃缺陷特征差异大、缺陷样本少的问题,提出了一种基于改进U-Transformer特征重建模型的金刚石刀刃异常检测算法。该方法仅需使用正常样本训练即可完成异常区域的检测与定位。首先,利用冻结的预训练深度卷积神经网络(Convolu...
针对金刚石刀刃缺陷特征差异大、缺陷样本少的问题,提出了一种基于改进U-Transformer特征重建模型的金刚石刀刃异常检测算法。该方法仅需使用正常样本训练即可完成异常区域的检测与定位。首先,利用冻结的预训练深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型提取多尺度融合特征,放大正常图像与异常图像的差异;然后,构建基于U型Transformer结构的编码器-解码器特征重建模型,计算重建特征与输入特征的特征相似性,生成相似性响应图;最后,为消除正常区域的噪声响应,利用多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)网络估计异常比例因子,修正相似性响应图,得到异常分数图。实验结果表明,提出的方法在金刚石刀刃缺陷数据集上Image AUROC指标为0.989,Piexl AUROC指标为0.992,能够满足金刚石刀刃异常检测需求。
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关键词
金刚石刀刃
异常检测
U-Transformer模型
预训练
多层感知机网络
特征重建
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职称材料
基于扩展CENTRIST的遥感场景分类
2
作者
马瑾
袁宝华
王欢
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第2期126-131,139,共7页
提出一种基于扩展CENTRIST纹理算子的遥感场景分类方法。它由更多邻域规模的三个子方案组成,不仅继承了CENTRIST的优点,而且编码了更多不同纹理的局部结构信息。通过三种不同模式的纹理算子来提取多通道图像纹理特征,通过谱回归判别分...
提出一种基于扩展CENTRIST纹理算子的遥感场景分类方法。它由更多邻域规模的三个子方案组成,不仅继承了CENTRIST的优点,而且编码了更多不同纹理的局部结构信息。通过三种不同模式的纹理算子来提取多通道图像纹理特征,通过谱回归判别分析进行分类识别。提出能够捕获多通道图像中互补信息的多通道eCT融合机制,以获得更高的分类准确率。在UC Merced标准数据库上的实验表明,该方法得到的结果比CENTRIST效果更好,鲁棒性更高。
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关键词
场景分类
CENTRIST
扩展CENTRIST
多通道描述符
谱回归判别分析
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职称材料
题名
基于改进U-Transformer模型的金刚石刀刃异常检测算法
1
作者
王大伟
李丛
朱长水
机构
南京理工大学泰州科技学院计算机科学与工程学院
出处
《现代制造工程》
北大核心
2025年第7期120-128,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272210)
泰州市科技支撑计划(社会发展)项目(SSF20230056)。
文摘
针对金刚石刀刃缺陷特征差异大、缺陷样本少的问题,提出了一种基于改进U-Transformer特征重建模型的金刚石刀刃异常检测算法。该方法仅需使用正常样本训练即可完成异常区域的检测与定位。首先,利用冻结的预训练深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型提取多尺度融合特征,放大正常图像与异常图像的差异;然后,构建基于U型Transformer结构的编码器-解码器特征重建模型,计算重建特征与输入特征的特征相似性,生成相似性响应图;最后,为消除正常区域的噪声响应,利用多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)网络估计异常比例因子,修正相似性响应图,得到异常分数图。实验结果表明,提出的方法在金刚石刀刃缺陷数据集上Image AUROC指标为0.989,Piexl AUROC指标为0.992,能够满足金刚石刀刃异常检测需求。
关键词
金刚石刀刃
异常检测
U-Transformer模型
预训练
多层感知机网络
特征重建
Keywords
diamond blade
anomaly detection
U-Transformer model
pre-training
MLP network
feature reconstruction
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
基于扩展CENTRIST的遥感场景分类
2
作者
马瑾
袁宝华
王欢
机构
南京理工大学泰州科技学院计算机科学与工程学院
南京理工大学
计算机
科学与
工程
学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第2期126-131,139,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61703209)。
文摘
提出一种基于扩展CENTRIST纹理算子的遥感场景分类方法。它由更多邻域规模的三个子方案组成,不仅继承了CENTRIST的优点,而且编码了更多不同纹理的局部结构信息。通过三种不同模式的纹理算子来提取多通道图像纹理特征,通过谱回归判别分析进行分类识别。提出能够捕获多通道图像中互补信息的多通道eCT融合机制,以获得更高的分类准确率。在UC Merced标准数据库上的实验表明,该方法得到的结果比CENTRIST效果更好,鲁棒性更高。
关键词
场景分类
CENTRIST
扩展CENTRIST
多通道描述符
谱回归判别分析
Keywords
Scene classification
CENTRIST
Extended CENTRIST
Multi-channel descriptor
Spectral regression discriminant analysis
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U-Transformer模型的金刚石刀刃异常检测算法
王大伟
李丛
朱长水
《现代制造工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于扩展CENTRIST的遥感场景分类
马瑾
袁宝华
王欢
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
0
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职称材料
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