基于Mask-YOLO的复杂场景口罩佩戴检测

针对公共场所口罩佩戴检测存在遮挡、密集和小尺度的情况而导致检测精度不高的问题,以实时目标检测算法YOLOv3为基础提出一种Mask-YOLO算法.首先在特征融合过程中引入通道注意力机制以突出重要特征,减少了融合后冗余特征的影响,有效提高了特征利用率;然后以完全交并比(complete intersection over...     

基于特征增强的中医本草命名实体识别方法

传统中医本草文献含有丰富的中医知识,是中医理论研究的重要载体.为了更好地挖掘中医本草知识,精准地实现中医本草文献命名实体识别任务,提出了一种基于特征增强的Bert-BiGRU-CRF中医本草命名实体识别模型,使用特征融合器拼接Bert生成的词向量与实体特征作为输入,以双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit, BiGRU)为特征提取器,以条件随机场(conditional random fields, CRF)进行标签预测,通过特征增强的方法更好地识别中医本草的药名、药性、药味、归经等实体及其边界信息,完成中医本草命名实体任务.在中医本草数据集上的实验结果表明,融入特征的模型F1值达到了90.54%,证明了所提出的方法可以更好地提高中医本草命名实体识别精度.     

基于改进轻量级SE Yolov4的 热轧钢表面缺陷检测方法

针对传统热轧钢表面缺陷检测存在的检测精度较低、检测速度较慢,传统机器学习检测存在检测速度慢、鲁棒性差等问题,提出一种基于改进轻量级SE Yolov4热轧钢表面缺陷检测方法.Yolov4主干特征提取网络CSPDarknet53的每一层残差网络中嵌入SENet结构,构成SE Yolov4网络,有选择地聚集有效信息;同时在主干特征网络输出不同特征信息后和空间池化金字塔前后增加卷积层数,网络结构复杂化;SE Yolov4算法中嵌入轻量化MobileNet v3结构,减少模型参数量,提高检测速度.实验结果表明:该改进算法在测试集中的mAP值达到93.02%,较Yolov4算法检测精度提升7.2%,检测速度提升近3倍.     

基于MA-FOSELM-OTF的海洋养殖环境数据在线预测

为降低过时海洋养殖环境数据对后续学习的影响和解决单一模型随机初始化输入权重的问题,提出一种基于MA-FOSELM-OTF的海洋养殖环境在线预测模型.采用模型平均化(model averaging, MA)算法对全在线顺序极限学习机(fully online sequential extreme learning machine, FOSELM)进行集成,以降低输入权重初始化引起的随机性;在FOSELM中引入过时遗忘机制(obsolete to forget, OTF),对过时的数据进行遗忘加权,降低其对顺序学习的影响;利用FOSELM递推计算所得输出结果集成所有输出结果,取其平均值作为MA-FOSELM-OTF在线预测模型的最终输出.结果表明,MA-FOSELM-OTF在海洋养殖环境数据在线预测任务中的预测性能优于其他对比模型,可为海洋养殖预警平台提供参考.