摘要：针对基于人工设计特征的方法不能提取高层次遥感图像信息以及以往利用VGGNet、ResNet等卷积神经网络(CNN)无法关注到遥感图像中显著分类特征的问题,提出了一种基于有效通道注意力(ECA)机制的遥感图像场景分类新模型——ECA-ResNeXt-8-SVM。为了建立高效模型,一方面,设计了嵌入ECA模块的深度特征提取网络ECA-ResNeXt-8,通过端到端的学习使网络更关注分类特征明显的通道;另一方面,利用支持向量机(SVM)代替全连接层作为已提取到的深度特征的分类器,从而进一步提高模型的分类准确率与泛化能力。该模型在实验数据集UC Merced Land-Use上的分类准确率达到95.81%,相较于使用SE-ResNeXt50与ResNeXt50网络,分别提高了6%与18%,且在分类准确率为75%时所提模型的训练时间比上述两个网络分别减少了82%与81%。实验结果表明,所提模型能够有效地减少模型的收敛时间并提升遥感图像场景分类的准确率。

摘要：针对缺乏矿石数据集和矿石分类识别模型等因素,自建以X射线照射成像的矿石图像为数据集,并以MobileNet V2为主网络,提出基于改进MobileNet V2轻量级矿石分类模型算法。首先,通过调整扩展因子和宽度因子大幅减少模型参数量,实现模型轻量化的目的;其次,通过在部分倒残差模块和原模型分类器中嵌入高效通道注意力机制,并将剩余倒残差模块替换为含深度空洞卷积的并行特征提取网络,以增强模型特征信息提取能力,提升模型识别准确率;最后,使用迁移学习的训练方式初始化权重,加速模型训练。经过改进,该算法矿石识别准确率提升至96.720%,对比VGG16、GoogleNet、Xception、ShuffleNet和MobileNet V2在准确率和矿石检测速度都获得了提升。综合而言,相比本文实验中其他算法而言,改进算法针对矿石的识别性能具有更佳表现。

摘要：针对摩托车头盔的传统检测方法准确率低、泛化能力差和目标检测网络参数量大难以在嵌入式设备运行的问题,提出改进的YOLOv2的MNXt-ECA-D-YOLOv2目标检测算法模型。首先引入Mobile Ne Xt网络替换YOLOv2原始骨干网络,其次在Mobile Ne Xt的沙漏块中引入密集连接结构同时在网络中引入有效通道注意力机制,然后在不同深度网络层应用不同的激活函数,最后在网络输出卷积层之前增加Drop Block模块。采用K-means聚类算法重新设计了自制数据集的先验框尺寸。实验结果表明,改进后的模型相比原始YOLOv2,在AP50指标上提高了3.53%,模型大小减少77.44%,检测速度提高了近4倍。通过对比实验可知,改进后的YOLOv2模型在保持较高的精度下模型更小,在CPU中的推理速度更快,具有一定的应用价值。