针对细粒度鸟类检测的数据标注成本高,以及湿地地区鸟类种类繁多、现实场景复杂化等引起的湿地鸟类检测精度低的问题,该研究提出一种基于半监督CST的湿地场景下的细粒度鸟类检测算法(semi-supervised bird detection with CNN and swin ...
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针对细粒度鸟类检测的数据标注成本高,以及湿地地区鸟类种类繁多、现实场景复杂化等引起的湿地鸟类检测精度低的问题,该研究提出一种基于半监督CST的湿地场景下的细粒度鸟类检测算法(semi-supervised bird detection with CNN and swin transformer,SSBY-CST),首先基于北京14处监测站在不同湿地场景下采集到的图像,构建了涵盖17种鸟类图像数据集,为模型鲁棒性提供可靠数据支撑。其次提出基于伪标签学习法的单阶段半监督学习框架,基于Yolov5主干网络构建教师学生模型,高效利用无标签数据提升检测性能;训练阶段使用双阈值伪标签分配策略替代传统单一阈值伪标签分配,以优化无监督损失函数。然后设计了结合CNN和Swin Transformer的双通道卷积模块CST,以提高不同类别鸟类与湿地背景的区分能力。试验结果表明,仅在100张标注图像下,该文SSBY-CST算法对17种复杂环境下鸟类的检测精准率和mAP@0.5分别为77.5%和58.2%,相比同时期较先进的YOLO模型提升了17.4个百分点和15.5个百分点,在少量标注的前提下实现了较高的检测性能提升,其中黑鹳、西伯利亚银鸥的m AP@0.5分别达到了95.7%和94.5%,相比基线提升了24.9个百分点和14.3个百分点。此外,消融试验分析了双阈值伪标签分配的作用及CST模块的效果,验证了双阈值伪标签分配与CST模块设计的有效性。该框架利用无标注样本在极少量标注量下提升复杂环境下细粒度鸟类检测性能,以加强农林生态的智能数字化管理。该文将半监督扩展到细粒度鸟类检测,为处理农林生态环境下的鸟类检测提供了技术路径。
酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法,并未充分利用蛋白质序列信息,在识别精度上仍有所不足。针对上述问题,本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(EC number prediction network using hierarchical features and global features,ECPN-HFGF)。该方法首先通过残差网络提取蛋白质序列通用特征,并通过层级特征提取模块和全局特征提取模块进一步提取蛋白质序列的层级特征和全局特征,之后结合两种特征信息的预测结果,采用多任务学习框架,实现酶EC编号的精确预测。计算实验结果表明,ECPN-HFGF方法在蛋白质序列EC编号预测任务上性能最佳,宏观F1值和微观F1值分别达到95.5%和99.0%。ECPN-HFGF方法能有效结合蛋白质序列的层级特征和全局特征,快速准确预测蛋白质序列EC编号,比当前常用方法预测精确度更高,能够为酶学研究和酶工程应用的发展提供一种高效的思路和方法。
该研究针对当前自然环境下的苹果叶片病害识别中病害病斑小、空间分布特征不同以及特征相近病害识别困难的问题,设计DEFL (DenseNet121+EfficientNet with focal loss and label smoothing)模型。首先,该模型以并行的EfficientNet-B0网...
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该研究针对当前自然环境下的苹果叶片病害识别中病害病斑小、空间分布特征不同以及特征相近病害识别困难的问题,设计DEFL (DenseNet121+EfficientNet with focal loss and label smoothing)模型。首先,该模型以并行的EfficientNet-B0网络和DenseNet121网络为特征提取网络,以提升模型特征提取能力,其次引入结合标签平滑策略的焦点损失函数以加强模型对识别困难样本的关注。经测试,所提模型的识别准确率为99.13%,平均精度均值为98.47%。消融试验表明两项改进分别使模型平均精度均值提高了7.99和3.15个百分点。对比试验结果表明,DEFL模型平均精度均值较于ResNet50、Inception V3、ResNeXt模型以及分别融合这3种模型的EfficientNet-B0模型分别高出14.53、13.17、14.61、 6.4、 7.71以及8.91个百分点,模型规模分别小18.73、 7.7、 12.2、 83.62、 69.6以及60.09MB。Grad-CAM(gradient-weighted class activation mapping)热力图可视化结果表明所提模型重点关注了叶片病变区域。UMAP(uniform manifold approximation and projection)特征降维可视化结果表明所提模型提取的特征更具区分度。实际应用验证取得了97.73%的总体准确率以及95.82%的平均精度均值。综上,该研究提出的DEFL模型能够为苹果病害防治提供有效参考。
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