检索结果-内蒙古大学图书馆

陕西理工大学学报（自然科学版） 2023年第5期39卷 30-37页

作者：熊政车文刚保永莉刘晓彤昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 昆明理工大学生命科学与技术学院云南昆明650504

热轧制品在工业制造领域有着重要作用,针对其在生产中的表面缺陷问题,提出了一个基于mobilenetv3算法改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过引入改进的置换注意力机制SAMM替换原模型中的SE注意力机制,在降低参数量的同时提高分类准确率... 详细信息

热轧制品在工业制造领域有着重要作用,针对其在生产中的表面缺陷问题,提出了一个基于mobilenetv3算法改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过引入改进的置换注意力机制SAMM替换原模型中的SE注意力机制,在降低参数量的同时提高分类准确率。同时,引入Mish激活函数来替换原模型中的Hard-Swish激活函数,进一步提高分类准确率。将两者结合,构造新的Bneck模块,在此基础上构造新的A-mobilenetv3热轧钢带表面缺陷分类算法。使用NEU-CLS热轧钢带表面缺陷数据集进行分类实验,实验结果表明,改进后的算法分类准确率达到了99.44%,相比于原模型提高了5.74%,而参数量仅为10.35 MB,相比于原模型减少了35.59%。表明改进后的分类算法可以胜任热轧钢带表面缺陷分类的任务。

关键词：图像分类 mobilenetv3算法注意力机制激活函数

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基于改进的mobilenetv3热轧钢带表面缺陷分类

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兰州大学学报（自然科学版） 2024年第2期60卷 182-186页

作者：熊政车文刚保永莉刘晓彤昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学生命科学与技术学院昆明650500

提出一种基于轻量化神经网络mobilenetv3-large改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过剪枝、大量削减卷积层数、调整通道大小和步长,以及修改对应的网络参数快速降低了参数量.为弥补修改模型带来的准确率下降的问题,将激活函数ReLU更换为... 详细信息

提出一种基于轻量化神经网络mobilenetv3-large改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过剪枝、大量削减卷积层数、调整通道大小和步长,以及修改对应的网络参数快速降低了参数量.为弥补修改模型带来的准确率下降的问题,将激活函数ReLU更换为Hard-Swish,引入置换注意力机制替换原模型中的通道注意力机制,在进一步降低参数量的同时提高运行效率和分类准确率.在NEU-CLS表面缺陷数据集中的试验结果表明,改进后的算法参数量为0.5 MB,相比原模型降低96.89%,训练图片的时间由19.81 ms/幅降至10.73 ms/幅,平均准确率为99.26%,比改进前提高了5.56%,表明改进后的算法可应用于实时分类.

关键词： mobilenetv3算法转移注意力结构性剪枝缺陷分类

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一种轻量化YOLOv4的遥感影像桥梁目标检测算法

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海洋测绘 2022年第2期42卷 59-64页

作者：余培东王鑫江刚武刘建辉徐佰祺战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001

深度学习技术发展迅速,在目标检测中表现出良好的适应性。针对YOLOv4算法在遥感影像桥梁目标检测任务中的检测效率较低和模型轻量化不足问题,使用轻量化的mobilenetv3骨干网络替换原始CSPDarkNet53骨干网络,将传统卷积层替换为深度超参... 详细信息

深度学习技术发展迅速,在目标检测中表现出良好的适应性。针对YOLOv4算法在遥感影像桥梁目标检测任务中的检测效率较低和模型轻量化不足问题,使用轻量化的mobilenetv3骨干网络替换原始CSPDarkNet53骨干网络,将传统卷积层替换为深度超参数化卷积层(DO_Conv),提出一种兼具精度和检测效率的轻量化模型。实验表明:比较原始YOLOv4算法,本文算法将模型权重降低55%,检测效率提升70%以上,证明了本文改进之处的有效性;在精度方面,本文算法在与SSD、RetinaNet、YOLOv3和CenterNet等经典目标检测算法比较中仍保持精度优势。与YOLOv4算法相比,本文算法在难度较低的检测任务中精度损失较低,但在检测难度较高的DOTA桥梁数据集中精度损失明显。

关键词：桥梁目标检测 YOLOv4算法 mobilenetv3算法深度超参数化卷积轻量化模型

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基于红外图像的光伏组件缺陷定位及分类研究

基于红外图像的光伏组件缺陷定位及分类研究

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作者：夏静华北电力大学

学位级别：硕士

光伏发电作为一种重要的可再生能源利用形式,近年来发展迅速。光伏产业的快速发展对于实现“双碳”目标有着重大意义。及时发现和修复光伏组件故障,不仅可以减少运维成本,同时能够提高光伏系统的发电效率,这对保证光伏电站高效、稳定运... 详细信息

光伏发电作为一种重要的可再生能源利用形式,近年来发展迅速。光伏产业的快速发展对于实现“双碳”目标有着重大意义。及时发现和修复光伏组件故障,不仅可以减少运维成本,同时能够提高光伏系统的发电效率,这对保证光伏电站高效、稳定运行意义重大。基于此,本论文以光伏组件无人机巡检红外图像为背景,设计了基于红外图像的光伏组件缺陷定位及分类算法,实现了光伏组件故障区域的精准定位及分类。具体内容如下: (1)分析了光伏发电及红外成像基本原理和结构,归纳总结当前可获得的开源光伏组件缺陷图像数据集,并对数据集中红外图像的特点进行分析,指出数据集存在图片对比度低、数据量严重不平衡的问题。 (2)提出了基于改进遗传算法的Otsu＿Canny光伏组件故障定位算法。首先将改进遗传算法结合Otsu分割算法以实现光伏组件故障区域分割,其中利用改进遗传算法获得图像分割的最优阈值具有阈值范围更稳定,阈值计算时间更短的优点,满足实时光伏组件故障诊断的要求;再利用Canny算子实现故障边缘检测,完成故障定位。实验结果表明,该方法可以准确有效地实现光伏组件故障区域的分割和定位,可以用在实际无人机巡检光伏组件故障检测任务中,有较大的工程价值。 (3)提出了基于改进MobileNet-V3的光伏组件故障分类算法。首先,根据光伏组件红外图像的特点对光伏组件红外图像进行直方图均衡化图片增强和Mixup数据增强,完成图片预处理,降低不可抗拒的红外图像对比度低和数据集不平衡的影响。其次,提出通过改进网络的激活函数、分类器及学习率进行优化调整,对传统MobileNet-V3网络进行改进,在保证模型精度的前提下,减少了模型参数,降低了计算工作量,使故障分类算法更易于部署于边缘设备,满足轻量型故障诊断的需求;最后以开源的光伏组件故障图片验证所提算法的有效性。实验结果表明,与传统CNN,基础MobileNet-V3相比,所提故障分类方法不仅准确率高、诊断速度快,且对各种故障类别的识别率高,具有很好的实用性和应用价值。

关键词：光伏组件故障诊断红外图像 Otsu算法 mobilenetv3算法

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基于深度学习的壮锦纹饰图案轻量化检测算法分析

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电子技术（上海） 2023年第3期52卷 26-27页

作者：周繁廖义奎袁子玄袁莹赵世凯广西民族大学电子信息学院广西530006

阐述一种基于深度学习的轻量化检测算法,通过mobilenetv3网络替换YOLOv5骨干网络提出轻量化MV3-YOLOv5算法,应用到收集的数据集中。实验表明,MV3-YOLOv5算法检测精度达到90%。

关键词：纹饰图案检测 YOLOv5算法 mobilenetv3算法

来源：评论

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