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为实现对超声图像病灶的分割并提高目标分割精度,提出一种残差结构的深层尺度融合的分割网络模型RDFA-Net。使用改进的网络模型并使用可变形卷积来增大采样范围,使用通道和空间注意力机制捕获特征,融入深层尺度特征进行融合以捕获深层次图像特征,成功将视网膜脱落病灶的超声图片进行分割,并有了更好的分割结果。使用合作医院提供的眼底超声图像作为数据自制分割数据集来评价RDFA-Net。通过实验结果对比显示,RDFA-Net是有效的,可以对视网膜脱落进行图像分割,并实现了较好的分割精度。 相似文献
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为提高样本在分布不均衡情况下的识别精度,提出一种改进的ResNet50卷积神经网络光伏热斑识别算法。首先,为增加初期红外纹理信息流入、调整网络宽度,设计一种头部分组特征提取模块,并将其嵌入到残差网络中,提高网络在图像细微特征方面的提取能力;然后,将通道注意力机制与残差模块相结合,增加网络通道间的热斑特征信息权重,提高模型识别性能和网络收敛速度;最后,通过图像转换HSV颜色空间、平均H分量梯度直方图峰值等数据预处理方法,将负样本转为多分类数据集,并用于热斑识别网络模型,实现热斑识别结果的可视化。实验结果表明,对比其他算法,改进后的ResNet50网络在识别精度上得到显著提高。 相似文献
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深度学习已被广泛运用于图像分割领域,将其用于农业方面,能有效地将幼苗和杂草的位置准确定位,降低除草剂的使用,避免不必要的生产成本和环境污染.提出了一种基于UNet网络的实时分割方法,以UNet为主干网络,提取多尺度信息融合,在模型末端添加双注意力模块,考虑图像像素位置之间的依赖关系与不同通道间的信息联系,对RGB图像中... 相似文献
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作为一种传统的纺织产品,金属丝网在工业生产、日常生活、科研等领域起着举足轻重的作用,而金属丝网在编制过程中,表面会产生斑点、断线等缺陷,严重影响金属丝网的质量。为保障产品质量,研究了一种基于改进Faster RCNN算法的金属丝网表面缺陷检测方法。首先,为提高模型缺陷特征提取能力,特征提取网络选用深度残差网络（ResNet50）代替原视觉几何群网络（VGG16）,并引入注意力模块;随后,训练过程中利用有预热的余弦退火学习率衰减机制,以提高网络检测精度;同时引入k-means算法和遗传算法,设计了更适合金属丝网数据集的锚框尺寸,以提高候选框的精度,解决缺陷定位不准的问题。经实验验证,利用改进Faster RCNN算法检测的平均精度均值（mean average precision,mAP）达86.95%,较原Faster RCNN算法提高18.81%,为金属丝网缺陷的检测提供了一个有效可行的方案。 相似文献
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目的：桥梁钢结构以及钢结构上的高强度螺栓长期受风雨侵蚀,常常会有锈蚀或缺失的情况发生,而人工巡检的效率低、危险性大且视觉盲区多。本文期望通过无人机拍摄,对铁路桥梁钢结构图像所包含的检测目标（螺母正常、螺栓正常、螺栓缺失、螺母缺失、钢表面锈蚀和钢栏杆锈蚀）进行识别和检测,以提高铁路桥梁巡检工作的精度和效率。创新点：1.提出了一种自适应图像裁剪方法,可根据图像的具体情况,自适应的调整图像的分割尺寸以及裁剪重叠区域面积,可以消除无人机拍摄距离以及焦距不固定带来的负面影响,并且提高小目标的检测效果;2.基于铁路桥梁钢结构待检测对象的特征,提出了浅层注意力网络,使模型能够更加关注待检测对象的浅层特征,从而使锈蚀区域更易于检测;3.将坐标注意力（CA）机制模块集成到浅层注意力网络模型当中,帮助网络在大范围的无人机拍摄场景下找到缺陷区域;4.将阿尔法并交比（α-IOU）损失函数集成到浅层注意力网络模型当中,提高针对铁路桥梁钢结构小数据集的训练和测试精度。方法：1.提出自适应图像裁剪策略,对无人机大尺寸图像进行处理,得到更易于网络检测出缺陷目标的小图像;2.通过对YOLO网络进行改进,得到更关注浅层特... 相似文献
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由于亮度的相似性,带病灶眼底图像的视盘分割通常会受到亮病灶干扰.现有的视盘分割方法对正常的视网膜眼底图像具有较好的分割效果,但是在带病灶的眼底图像中表现不佳.在医学图像数据样本有限的情况下,U-Net网络能实现少样本训练生成较好的分割结果.提出一种将残差结构与U-Net网络融合的视盘分割方法.残差模块的跳跃连接能将浅层... 相似文献
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为解决表情识别任务中表情特征提取困难和单一的问题,提出一种结合深度残差网络与几何特征的表情识别分法.该方法对深度残差网络进行改进,使用连续小卷积代替大卷积,在各残差块中加入注意力机制,将相同的两个改进残差网络分别作为分支网络,各自提取表情特征,再通过加和平均进行聚合实现特征互补,得到全局特征.采用人脸关键点构建并计算人... 相似文献
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针对传统PCB缺陷检测算法检测准确度低、实时性差等问题，提出一种改进的YOLOv5s网络PCB缺陷检测方法。针对缺陷特性，去除大目标的检测尺度，保留中小目标检测尺度；在网络模型末端用Transformer替代BottleneckCSP模块，提升了网络模型捕获目标特征的能力；结合坐标注意力模块，提升模型的性能并减少参数。以某PCB数据集为测试对象，结果表明，改进后的算法平均精度均值(mAP)达到99.04%,平均检测速度为19ms/帧，改进后的算法能够更加快速有效的检测出PCB缺陷。 相似文献
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将高分辨率遥感图像进行像素级海陆分割是遥感应用领域的一项基础性工作,对海岸线提取和海洋近岸目标检测具有重要意义,但传统阈值方法往往由于高分辨率遥感图像覆盖范围广、地物纹理复杂等特点而难以取得预期效果。为了提升高分辨率遥感影像海陆分割精度,改善传统阈值方法的不足,基于深度神经网络模型利用编码器—解码器架构,并在编码层中引入残差块,以更好地对特征图进行高级语义信息提取,通过解码层将编码层生成的特征图还原成与输入尺寸相同的特征图,最后通过Sigmoid层对图像进行像素级海陆分割。在高分辨率遥感图像数据集上的实验结果表明,该网络模型取得良好了分割效果,准确率和Kappa系数分别达到了94.3%和93.7%。与传统方法相比,海陆分割精确度得到了有效提升。 相似文献
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复杂的配电网系统中,蝠鲼觅食优化算法存在后期搜索能力不足导致故障定位准确率下降的缺点。针对该问题,提出了一种基于阈值反馈蝠鲼觅食优化算法的多电源配电网故障定位方法。在确立适用于复杂多电源网络的故障定位数学模型的基础上,采用Limit阈值控制算法求得极值时的迭代次数;在算法位置更新阶段引入交流反馈机制,加快算法收敛速率;利用Sigmoid函数对算法进行二进制离散化,输出故障向量完成故障定位。在Matlab中建立故障定位仿真模型,对多种算法开展对比实验。结果表明,不同故障情况下,改进的配电网故障定位算法的定位速度与准确度均优于其他算法。 相似文献
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田间除草技术在农业生产中具有重要意义。针对复杂背景下农作物与杂草识别率低、算法鲁棒性差等问题,提出一种图像分割网络 Res-Unet。该网络为 unet 网络的改进版本,采用 resnet50 网络代替 unet 主干网络,解决复杂背景下农作物与杂草区域提取困难、小植株检测效果差、分割边缘震荡、变形问题。将图像的平均交并比、准确率、训练时长作为评价指标进行实验。结果表明：使用 Res-Unet 模型的平均交并比为 82.25%,平均像素准确率为 98.67%。改进的 Res-Unet 模型相对于 Unet 平均交并比高出 4.74%,相较于 segnet 平均交并比高出 10.68%,训练时间减少 3 小时。该方法对复杂背景下甜菜杂草检测效果良好,可为机器人精确除草提供参考。 相似文献
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基于迁移学习的家猪图像识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现家猪图像识别并提高识别准确率,提出一种基于迁移学习的家猪图像识别方法。首先对现有数据集进行数据增强,然后迁移 VGG16 模型并对其进行微调,从而更好地提取图像特征并缩短网络训练时间。采用自归一化神经网络解决了梯度消失和梯度爆炸问题,在网络构造时使用全局平均池化代替全连接层,以达到降低模型过拟合的效果。实验对比结果表明,该方法分类效果较好,准确率达到了 84%,召回率和 F1 值分别提升至 0.8、0.82,各项指标相比基础模型均有所提升。 相似文献
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随着人工智能的发展,计算机对于输入的手写字符识别需求越来越大,采用改进的卷积神经网络对手写字符进行识别分类。用VGGNet16模型构造卷积神经网络模型,每一层都加上批标准化,通过平均值池化对卷积层进行下采样,利用PRELU激活函数代替ReLU激活函数,最后通过Softmax分类器对手写字符图像进行分类。在MNIST手写数字数据集和EMNIST-bymerge手写字母及数字数据集下进行实验,改进的卷积神经网络模型在MNIST数据集中识别准确率提升到99.65%,在EMNIST数据集中识别准确率为90.37%。因此,改进模型识别准确率较高,适用于手写字符识别。 相似文献
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为了满足近年来在服装电子商务高速发展背景下急剧增长的服装图像分类与定位需求,实现对服装图像的目标检测,提出基于Faster R-CNN的服装目标检测改进方法。借助残差神经网络的特征提取能力进行服装图像特征提取,采用RPN网络进行服装候选区域生成,经过RoI兴趣区域池化后接入分类层与回归层,调整网络结构,融合服装图像的HOG底层特征,从而针对性地实现对服装图像的目标检测。实验结果表明,该方法构建模型的平均准确率为0.902,运行速度为8.9帧/秒,具有一定的实用价值。 相似文献
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张荣升刘丽桑邓慧琼李培强郑荣进 《福建工程学院学报》2021,(4):378-384
为提高配电网络中故障区段定位的准确性和高效性,基于馈线终端单元的配电网区段定位的研究,提出了一种在含分布式电源的配电网中用鲸鱼优化算法实现故障区段定位的方法。通过MATLAB对支路矩阵、电源接入情况进行编程,创建含多电源的IEEE33节点的配电网模型,完成配电网故障信息编码方式、开关函数和适应度函数的构造。对发生单点故障、多点故障,以及存在信息畸变的情况下发生故障的定位结果分析,结果表明,提出的鲸鱼算法能实现准确定位,其收敛性、准确性和高效性均优于传统粒子群算法、遗传算法以及最近的蝠鲼觅食算法。 相似文献
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深度神经网络模型通常使用注意力机制或融合卷积神经网络来提取特征,但由于注意力机制抓取的特征过于单一,存在提取特征不完善的问题。 将循环机制引入卷积神经网络中,构建了具有双循环结构的网络模型(DRCNN),从而改善模型的特征提取能力,将其与双向长短期记忆网络结合,提出一种带有注意力机制、特征提取能力更强的混合模型(BiLSTM-DRCNN)并应用于情感分类任务中。通过情感分类的实验分析表明,BiLSTM-DRCNN 神经网络模型具有比较好的性能,与融合卷积神经网络(CNN)和双循环长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型相比,综合评价指标提高2%以上;与BiLSTM-CNN、Fusion Model 模型相比,综合评价指标提高了近1%,且收敛速度更快。 相似文献
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图像分割是计算机视觉领域的一个重要方向,是图像处理的核心环节.伴随深度学习技术的发展,结合深度学习的图像分割技术在精确度上远超传统图像分割方法.卷积神经网络(CNN)与全卷积神经网络(FCN)的提出极大促进了图像语义分割技术发展,研究人员提出了很多新型网络模型,分割精准度大幅度提升.从传统语义分割方法、深度学习与传统方... 相似文献