一种轻量级文本蕴含模型

现有主流文本蕴含模型大多采用循环神经网络编码,并采用各种注意力推理机制或辅以手工提取的特征来提升蕴含关系识别准确率,由于复杂的网络结构和RNNs网络串行机制导致这些模型训练和推理速度较慢.本文提出轻量级文本蕴含模型,采用自注意力编码器编码文本向量,点积注意力交互两段文本,再采用卷积神经网络对交互特征推理,整个结构可根据不同数据的推理难度叠加不同模块数量.在多个文本蕴含数据集实验表明,本文模型在保持较高识别准确率情况下仅用一个块参数仅为665K,模型推理速度相比其他主流文本蕴含模型至少提升一倍.     

基于轻量级CNN的电机轴承故障诊断研究

针对深度学习在嵌入式或移动端设备中用于故障诊断时,受限于有限的硬件资源而又需要有足够的效率和精度的应用需求,提出基于轻量级卷积神经网络的电机滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承的振动信号数据集进行连续小波变换生成固定尺寸的时频图,并以此方式生成数据集输入网络进行训练。使用测试集进行测试,结果表明,所生成的故障诊断预测网络模型具有较高的识别精度和识别速度,准确率达到99%。通过验证噪声对网络的影响,表明所使用的网络具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于轻量级CNN的电机轴承故障诊断研究

针对深度学习在嵌入式或移动端设备中用于故障诊断时,受限于有限的硬件资源而又需要有足够的效率和精度的应用需求,提出基于轻量级卷积神经网络的电机滚动轴承故障诊断方法.首先对滚动轴承的振动信号数据集进行连续小波变换生成固定尺寸的时频图,并以此方式生成数据集输入网络进行训练.使用测试集进行测试,结果表明,所生成的故障诊断预测网络模型具有较高的识别精度和识别速度,准确率达到99％.通过验证噪声对网络的影响,表明所使用的网络具有较好的鲁棒性和泛化能力.     

基于残差注意力网络的马铃薯叶部病害识别

马铃薯叶部病害严重制约着马铃薯的产量,为此提出了一种基于注意力和残差思想的深度卷积神经网络模型RANet.依据注意力机制,在RANet中构建并行池化的注意力模块,以增强网络的特征提取能力,并借助残差思想避免注意力模块造成的特征值衰减.以早疫病初期、早疫病晚期、晚疫病初期、晚疫病晚期和健康叶片的叶部图像为研究对象,RAN...     

基于轻量级深度卷积神经网络的绝缘子检测

在无人机巡检图像中,检测出绝缘子是实现输电线路状态分析的关键.本研究采用轻量级卷积神经网络代替传统的人工特征提取器,获取输入图像的深层特征;利用深度学习目标检测网络对所提取特征进行处理和训练学习,实现多尺度、多种类的绝缘子目标检测.实验结果表明:该方法可以准确快速地识别出以山林背景为主的瓷质和复合两类绝缘子,其检测精度...     

基于轻量级DenseNet和ZigBee的指纹识别方法

针对传统身份识别方法识别准确率低、模型复杂且运算速度慢等问题,提出一种新的基于轻量级密集连接卷积神经网络(DenseNet)和紫蜂协议(ZigBee)的指纹识别方法.首先,构建指纹识别系统的整体模型,并对该模型进行适当的裁剪以缩减模型复杂度.其次,通过筛选指纹图像、增强有效指纹以及扩充增强后的数据等操作,对采集到的ZigBee协议指纹信息进行预处理.然后,以传统深度残差网络的基本思想为依据,通过前馈的方式改变层间的连接关系并构建轻量级DenseNet.最后,以相同的样本数据为基础分别对轻量级DenseNet模型、普通DenseNet模型和3种传统基于机器学习的身份识别算法模型进行训练.试验结果表明:所提出的基于轻量级DenseNet模型的识别准确度最高,为98.24%,且该模型的运行速度最快,与普通DenseNet模型相比,其模型复杂度降低了94%以上.     

融合注意力机制和新型卷积神经网络的市政道路病害识别

环境和荷载协同作用导致的路面病害对道路使用性能和安全性能的影响日益突出。现有图像智能识别算法难以实现处理速度和计算量的平衡。针对道路病害快速准确实时识别的需求,对石家庄损伤较为严重的路面进行实地拍照,结合已有图片,采用数据增强技术构建了市政道路病害数据集,并且提出了一种基于MobileNetV3网络的轻量化道路病害识别网络模型GEM-MobileNetV3。该模型首先使用Ghost模块代替MobileNetV3网络基本单元中的1×1卷积;然后结合改进后的高效通道注意力机制ECA模块提取病害目标的重要特征;最后将网络浅层的ReLU激活函数替换为泛化能力更强的Mish激活函数,提高模型的整体性能。通过消融实验与对比实验,验证了新模型的有效性。实验结果表明,新模型准确率达到96.33%,其参数量与计算量较MobileNetV3模型分别降低了37.9%和36%。提出的新模型在保持较高识别准确率的同时有效降低了模型复杂度,为在低成本计算平台上实现高准确率实时识别提供了新途径。     

GMSDenseNet:基于组多结构卷积的轻量级DenseNet

提出了一种简单且高效的轻量级DenseNet模型,优化了原DenseNet模型中存在的参数冗余以及高额浮点运算数(FLOPs)的问题.首先,分析了现有流行的卷积计算单元的细节以及特性,其次,应用具有良好特性的卷积单元组合来设计组多结构卷积单元,构建轻量级DenseNet模型,进一步分析了该模型与原DenseNet模型的复杂度.通过实验结果给出所构建网络结构的最优配置,并得到使用DenseNet-40模型约18.8%的FLOPs以及28.4%的模型参数的情况下,准确率仅下降≤0.4%的结果.     

改进ACGAN数据增强的番茄叶片病害识别

【目的】为了获得足够的番茄叶片病害图像,提高番茄病害的识别准确率,提出了一种新的基于生成对抗网络的数据增强方法(Hidden parameter label and Attention attached Multi scale ACGAN,HAM＿ACGAN).【方法】在生成对抗网络的基础上,为了补充类内信息,将隐参数标签连接到输入噪声上,以控制不同类别病害的叶片生成;同时设计一个带有残差注意力块的生成器捕获叶片中的病害信息,生成病害特征明显的番茄叶片;最后利用多尺度判别器丰富生成图片的细节纹理。【结论】实验表明,提出的数据增强方法能够生成病害特征明显的番茄叶片,能够满足神经网络训练所需的大量数据,进而提高病害识别网络的识别精度。     

基于改进的SqueezeNet的人脸识别

针对众多基于卷积神经网络的人脸识别技术在追求提高人脸识别率上,忽视了网络模型输入参数,导致模型输入参数多、训练时间长和无法在内存小的硬件上运行等问题,提出一种基于改进的Squeeze Net的人脸识别模型。改进的Squeeze Net模型保留了原网络模型中的小卷积核去提取图片特征,还采用首尾池化层分别引入对应的后续卷积层进行特征融合,提取细微的人脸纹理特征来稳定模型收敛性,防止小的卷积核在复杂的人脸训练集上产生过拟合。针对分类函数Softmax的改进,采用L2范数约束的方法,将最后一层的特征约束在一个球面内,减少相同特征间距,提高网络收敛能力。通过两种改进后的Squeeze Net模型在与其他的先进模型对比,在不降低人脸识别准确率的前提下,具有输入参数少、模型易于收敛和能够运行在内存小的硬件设备的优势。结果在CASIA-WebFace和ORL人脸库上得到了有效性的实验验证。     

呼和浩特、包头二市郊区番茄主要病害症状识别与防治

作者于1989年至1991年调查了呼和浩特、包头二市郊区保护地和露地的番茄病害,并对番茄猝倒病(Pythurm aph■idermatum)、立枯病(Rhicocto■sola■ phytopnthora spp.),早疫病(Alterneria-sol■i)、晚疫病(Phytophthora infest■s),实腐病(Phoma dastructiva)、叶霉病(Cl■losporium fu■ Cooke)、白粉病(Lereil■ t■、Brysiphe polygoni)、无性世代(Oidiopsis tauric■)、溃疡病(corynebocterium michiga-■ pv.■(Smith)Jenen.)、疮■病(■(Doidge)Dye.)、角斑病(P■)、脐腐病(生理性病害)、日灼病(生理性病害)、裂果病(生理性病害)等13种主要病害症状的准确识别和有效防治进行了研究.     

农六师垦区加工番茄病害调查及原因分析

对农六师垦区加工番茄主要病害发生规律进行了初步调查研究,并对病害形成的原因从气象、栽培耕作等方面进行了分析,指导防治田间病害。     

基于三通道注意力网络的番茄叶部病害识别

对番茄病害进行识别,近年来一直是植物病害预防的研究热点.由于受到复杂背景干扰,番茄叶部病害识别准确率不高,针对这一问题,提出一种基于三通道注意力机制网络的番茄叶部病害识别方法.该网络基于ResNeXt50残差网络,将注意力模块嵌入至残差网络的ResNeXt模块中可以并行提取目标的通道特征和空间特征,获取有效的语义信息....     

奎屯垦区保护地番茄病害调查及其研究

本文针对这几种病害的田间识别特征、发病规律进行了分析,提出了基本防治方法。     

基于卷积神经网络和迁移学习的钢桥病害识别

针对钢桥病害识别效率低、精度不高的现状,提出了一种基于深度学习的钢结构表观病害识别方法.该方法将卷积神经网络Inception-v4和迁移学习相结合,分别采用迁移学习中特征提取和微调2种训练方式获得2种模型,并与全新训练的Inception-v4模型进行对比.首先,收集656幅钢桥病害图像,包括涂层劣化176幅,腐蚀1...     

基于YOLOv5的轻量级猪只检测网络设计

为了现代养殖业能够实现无人化、智能化,本文以目标检测网络YOLOv5为基础,设计了一个更轻量级的猪只检测神经网络。新的网络以YOLOv5为基础,舍弃了原主干网络中Focus结合CSP的结构,采用MobileNetV3中的深度可分离卷积的倒残差结构。这种结构的卷积操作计算量更少,进一步降低了运算成本,同时加入通道注意力机制来衡量特征图的不同通道所占的重要性,以此增强目标特征。经过用自制数据集在此网络和YOLOv5及其他改进方法上分别进行实验对比,证实了此网络在精度几乎不下降的前提下检测速度有了较好提升。同时相比于其他常见目标检测网络,该网络的模型效果依然表现良好,验证了本文改进方法的有效性。     

基于深度卷积神经网络的水稻病害图像识别研究

水稻病害类型多,采集过来的图像病斑交界特征复杂多变。即便同类别水稻病害在不同的生长时期,发生在叶片、茎秆、穗部等部位呈现的病斑特征也不一样,而且不同类型病害也存在相似病斑,这些都给水稻病害图像的精准识别带来了相当大的困难。采用深度卷积神经网络模型,使用数据集扩增技术,运用fine-tune方法对网络进行调参及构建,将自然场景下采集的常见8类水稻病害图像输入网络模型中进行训练和测试,在有限的图像数量下取得较高的识别精度,其中纹枯病的准确率为93%。不同于其他方法仅聚焦在水稻叶部或稻穗部,本文识别的图像是多株水稻的场景,可为水稻病害远程自动诊断提供关键技术支持。     

三种番茄新发病害的诊断与防治

近年来，由于南北方蔬菜的调用为病虫害的传播蔓延提供了机会．日光温室周年生产为病虫提供了宿主．蔬菜病害有加重发展的趋势．表现为病害导致蔬菜减产幅度增大．病原种类增多。其中番茄茎基腐病、番茄白粉病、番茄疮痂病三种番茄病害在清涧县是新发病害．菜农常常误诊。     

FCNN深度学习模型及其在动物语音识别中的应用

为解决使用语音信号准确识别动物以保护和研究野生动物的问题,提出一种全连接算法与稀疏连接算法相结合的全卷积神经网络(FCNN: Fully Convolutional Neural Network),用于语音的自动识别.利用全连接算法提取更多的组合特征,稀疏连接算法筛选重要特征可加快收敛速度.同时给出了具体的模型结构及算...