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针对目前卷积神经网络种子分选方法存在识别精度不高、模型参数量大、推理速度慢且难于部署等问题,提出了基于轻量级金字塔空洞卷积网络的种子分选方法;该网络提出了残差空间金字塔模块,利用不同扩张率的空洞卷积扩大感受野,更有效地提取多尺度特征;再结合深度可分离卷积技术减少模型参数量和计算复杂度;在网络结构中引入轻量级注意力机制模块,利用局部跨通道交互方式关注重要的信息,提高种子关键特征提取能力;实验结果表明,提出网络参数量仅为0.13 M,在玉米和红芸豆数据集上准确率高达96.00%和97.38%,在NVIDIA Quadro板卡上识别单张图片时间仅为4.51 ms,均优于主流轻量级网络MobileNetv2、Shufflenetv2和PPLC-Net等,可以满足工业现场实时识别的要求。 相似文献
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基于单尺度二维、三维卷积的脑电情感识别算法存在原始信号映射到高维特征矩阵过程中信息易丢失、模型参数量大、提取特征相对单一等问题。提出多尺度金字塔交互注意力残差网络(MPIAResnet)。利用多尺度一维卷积核直接提取原始脑电信号的多尺度空间特征,将标准卷积替换为分组卷积,相比二维、三维卷积具有更少的参数量,同时利用通道交互注意力机制优化特征提取过程。在此基础上,与双向GRU(BiGRU)融合组成MPIAResnetBiGRU网络,进一步提取脑电信号的上下文语义信息,实现脑电信号的时空特征融合。基于公开数据集DEAP的实验结果表明:在受试者依赖实验中,该模型Valence和Arousal维度识别准确率达到97.60%和98.15%,相比单尺度模型提升8.56和8.36个百分点;在小批量训练集实验中,当训练集占比为30%时,测试集准确率依然可以保持在90%以上;在分频带实验中,2个高频带信号识别准确率优于低频带信号,证明了模型的有效性;而在受试者全部参与实验中,该模型的识别准确率也均优于对比方法。 相似文献
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针对传统卷积神经网络对人脸面部表情特征提取能力不足、计算速度较慢等问题,提出了一种多尺度融合注意力的金字塔卷积模型。为了减少网络的参数量,提高网络的计算速度,增大模型的感受野,改进了金字塔卷积结构;为了从多尺度表示面部表情特征,提高模型对面部特征的表示能力,提出了SECA坐标注意力模块;为了节省网络的计算量,解决模型冗余的问题,促进通道间的信息融合,提出了深度可分离混洗方法。实验结果表明,该模型在公开数据集FER2013、CK+和JAFFE上的准确率分别为72.89%、98.55%和94.37%,参数量为1.958×107,与其他网络对比,该网络识别效果更好,准确率更高,同时保持较快的计算速度。 相似文献
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针对卷积神经网络在图像识别任务上模型复杂度大、参数量多,首先提出了一种轻量化的SepNet网络结构,该结构在分类器模块上采用克罗内克积替换了传统的全连接层.为进一步优化网络结构,在特征提取模块均衡网络深度、宽度,设计了一个利用深度可分离卷积和残差网络的可分离残差模块,最终形成了一个能实现端到端训练的轻量化网络架构,称为... 相似文献
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随着深度学习的应用,表情识别技术得到快速发展,但如何提取多尺度特征及高效利用关键特征仍是表情识别网络面临的挑战.针对上述问题,文中使用金字塔卷积有效提取多尺度特征,使用空间通道注意力机制加强关键特征的表达,构建基于残差注意力机制和金字塔卷积的表情识别网络,提高识别的准确率.网络使用MTCNN(Multi-task Convolutional Neural Network)进行人脸检测、人脸裁剪及人脸对齐,再将预处理后的图像送入特征提取网络.同时,为了缩小同类表情的差异,扩大不同类表情的距离,结合Softmax Loss和Center Loss,进行网络训练.实验表明,文中网络在Fer2013、CK+数据集上的准确率较高,网络参数量较小,适合表情识别在现实场景中的应用. 相似文献
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针对人脸表情呈现方式多样化以及人脸表情识别易受光照、姿势、遮挡等非线性因素影响的问题,提出了一种深度多尺度融合注意力残差网络(deep multi-scale fusion attention residual network, DMFA-ResNet)。该模型基于ResNet-50残差网络,设计了新的注意力残差模块,由7个具有三条支路的注意残差学习单元构成,能够对输入图像进行并行多卷积操作,以获得多尺度特征,同时引入注意力机制,突出重点局部区域,有利于遮挡图像的特征学习。通过在注意力残差模块之间增加过渡层以去除冗余信息,简化网络复杂度,在保证感受野的情况下减少计算量,实现网络抗过拟合效果。在3组数据集上的实验结果表明,本文提出的算法均优于对比的其他先进方法。 相似文献
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高级别浆液性卵巢癌是一种恶性肿瘤疾病,进行术前复发预测能帮助临床医生为患者提供个性化治疗方案,降低病人的死亡率。因该疾病的医学数据较少且难以获取,导致其深度学习模型难以得到充分的训练,复发预测准确率有待提高。针对此问题,本文设计了一种改进的低参数残差网络TGE-ResNet34,以ResNet34为主干网络,将传统卷积模块用Ghost卷积代替,完成病灶区特征的提取,降低模型的参数量,在2个Ghost卷积之间融入ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制,抑制无用特征提取的干扰,最后通过5折交叉验证模型,避免数据随机划分的偶然性。实验结果表明,改进设计的TGE-ResNet34网络准确率为96.01%,相比原基线网络准确率提高4.52个百分点,参数量减少15.98 M。 相似文献
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鉴于Inception-v3网络参数量过大的问题,本文提出了一种有效的手势图像识别方法,能够满足在模型参数量较少的情况下高精度手势识别的需求.本文利用Inception-v3的结构,对原Inception-v3的Inception模块重新进行设计,降低学习的参数量和难度,结合残差连接,保护信息的完整性,防止网络退化,引入注意力机制模块,让模型聚焦于有用的信息而淡化无用信息,在一定程度上也防止了模型的过拟合,并且在模型中进行上采样与低层特征进行特征融合,融合后的特征比原输入特征更具有判别能力,进一步提高模型的准确率.实验结果表明改进的Inception-v3网络的参数量仅为1.65 M,而且拥有更高的准确率和更快的收敛速度.将ASL手语数据集与孟加拉手语数据集分别打乱,然后按照4:1的比例单独划分出训练集和验证集.改进的Inception-v3在ASL手语数据集与孟加拉手语数据集上的识别率分别达到了100%和95.33%. 相似文献
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为解决目前Transformer模型因其巨大的参数量和计算复杂度而无法应用在计算资源相对有限的移动设备中的问题,提出了一种适用于移动端的友好型轻量图像识别网络称为FuseNet。FuseNet利用卷积神经网络提取局部特征信息和自注意力机制擅长对全局信息进行建模的特性,将局部表示与全局表示两者的特性整合至一个特征提取模块,高效融合了两种不同结构的优点达到以较小的模型规模实现较高准确率的目的。实验证明不同参数规模的FuseNet可以在不进行预训练的情况下实现良好的性能,可以很好地应用在移动设备中。FuseNet-B在ImageNet-1K数据集上以14.8M的参数量实现了80.5%的准确率,性能表现超过了同体量的Transformer模型和卷积神经网络。 相似文献
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视频行为识别是图像和视觉领域的一个基础问题,在基于深度学习的行为识别模型中,2D卷积方法模型参数较少,但是准确率不高;3D卷积方法在一定程度上提高了准确率,但会产生较多的参数和计算量。为了在保持准确率的前提下降低3D卷积神经网络行为识别模型的参数量,减少计算资源消耗,提出了时域零填充卷积网络行为识别算法,对视频进行3D卷积时不在时间维度上填充额外数据,以此来保证时域信息的完整性。为了充分利用有限的时间信息,设计了适合此填充方式的网络结构:先以时域不填充的方式使用3D卷积提取时空信息,然后利网络重组结构将3D卷积变为2D卷积来进一步提取特征。实验表明,该网络的参数量为10.385×106,不使用预训练权重的情况下在UCF101数据集上准确率为60.28%,与其他3D卷积网络行为识别方法相比在资源占用和准确率上都有明显优势。 相似文献
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人脸表情是人类内心情绪最真实最直观的表达方式之一,不同的表情之间具有细微的类间差异信息。因此,提取表征能力较强的特征成为表情识别的关键问题。为提取较为高级的语义特征,在残差网络(ResNet)的基础上提出一种注意力金字塔卷积残差网络模型(APRNET50)。该模型融合金字塔卷积模块、通道注意力和空间注意力。首先用金字塔卷积提取图像的细节特征信息,然后对所提特征在通道和空间维度上分配权重,按权重大小定位显著区域,最后通过全连接层构建分类器对表情进行分类。以端到端的方式进行训练,使得所提网络模型更适合于精细的面部表情分类。实验结果表明,在FER2013和CK+数据集上识别准确率可以达到73.001%和94.949%,与现有的方法相比识别准确率分别提高了2.091个百分点和0.279个百分点,达到了具有相对竞争力的效果。 相似文献
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基于深度学习的指静脉识别方法通常需要大量的计算资源,限制了其在嵌入设备上的推广和普及,采用轻量级网络又面临模型参数减少导致准确率下降的问题,为此提出一种基于指静脉关键特征和AdaFace损失的轻量级识别算法。在MicroNet框架中,首先提出一种FMixconv卷积来替代原网络中的深度卷积,减少参数的同时可以获得静脉特征的多尺度信息;其次引入轻量级注意力模块CA模块,从空间和通道上聚焦于静脉特征的关键信息;最后在损失函数中加入AdaFace损失,通过特征范数对图像质量进行评价,以减少图像质量下降对训练的影响。该算法在SDUMLA-HMT、FV-USM和自建数据集上的识别准确率达到99.84%、99.39%和99.42%,而参数量仅有0.82 M。实验结果表明,该算法在准确率和参数量大小上均领先于其他方法。 相似文献
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本研究为了解决传统面部表情识别模型准确率较低的问题,基于深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)提出一种新的改进神经网络模型,与传统模型相对比,本模型将其核心的卷积层替换成了深度可分离卷积层,同时搭配卷积残差块的使用,使网络能够有效减少参数的情况下,能够提取多尺度上的特征信息,从而有效地保留了细节特征。最后通过仿真对比,证明本研究提出的DCNN网络具有突出的性能特点,适合用于面部表情识别任务。 相似文献
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为解决卷积神经网络在中文语音识别中识别准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于双路卷积神经网络的声学建模方法。利用多尺度学习方法提取多尺度特征信息;将软阈值非线性转换层和注意力机制进行融合后嵌入残差网络,减轻网络梯度问题,加强网络特征信息传递,提高特征学习效果;采用连接时序分类技术分类,简化语音识别流程。实验结果表明,该模型与传统识别模型相比,词错误率降低了7.52%,在3种噪声环境下,错误率也低于传统模型。 相似文献
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材质识别旨在识别自然材质图像中的主要对象及其所属材料类别.针对材质图像数据集通常数据量少、人工标注局部纹理区域困难所导致的材质识别准确率低的问题,提出了一种基于注意力机制和深度卷积神经网络的材质识别方法,该方法的核心是材质识别深度卷积神经网络(MaterialNet).MaterialNet利用深度残差网络对图像进行特征提取,采用所提出的级联空洞空间金字塔池化的方式引入注意力机制,使网络可以通过端到端训练自适应地关注包含纹理特征的关键区域,从而有效识别材质的局部纹理特征.在FMD材质数据集上进行实验,结果表明,MaterialNet的总体识别准确率可达到82.3%,比当前主流的B-CNN和CNN+FV材质识别方法分别提高了7.2%和4.5%,对多种材质的识别准确率较高且具有参数量少、计算量小等优点. 相似文献
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针对ResNet50中的Bottleneck经过1×1卷积降维后主干分支丢失部分特征信息而导致在表情识别中准确率不高的问题,本文通过引入Ghost模块和深度可分离卷积分别替换Bottleneck中的1×1卷积和3×3卷积,保留更多原始特征信息,提升主干分支的特征提取能力;利用Mish激活函数替换Bottleneck中的ReLU激活函数,提高了表情识别的准确率;在此基础上,通过在改进的Bottleneck之间添加非对称残差注意力模块(asymmetric residual attention block, ARABlock)来提升模型对重要信息的表示能力,从而提出一种面向表情识别的重影非对称残差注意力网络(ghost asymmetric residual attention network, GARAN)模型。对比实验结果表明,本文方法在FER2013和CK+表情数据集上具有较高的识别准确率。 相似文献
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目的 针对口罩遮挡的人脸姿态分类新需求,为了提高基于卷积神经网络的人脸姿态分类效率和准确率,提出了一个轻量级卷积神经网络用于口罩人脸姿态分类。方法 本文设计的轻量级卷积神经网络的核心为双尺度可分离注意力卷积单元。该卷积单元由3×3和5×5两个尺度的深度可分离卷积并联而成,并且将卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)的空间注意力模块(spatial attention module,SAM)和通道注意力模块(channel attention module,CAM)分别嵌入深度(depthwise,DW)卷积和点(pointwise,PW)卷积中,针对性地对DW卷积及PW卷积的特征图进行调整。同时对SAM模块补充1×1的点卷积挤压结果增强其对空间信息的利用,形成更加有效的注意力图。在保证模型性能的前提下,控制构建网络的卷积单元通道数和单元数,并丢弃全连接层,采用卷积层替代,进一步轻量化网络模型。结果 实验结果表明,本文模型的准确率较未改进SAM模块分离嵌入CBAM的模型、标准方式嵌入CBAM的模型和未嵌入注意力模块的模型分别提升了2.86%、6.41% 和12.16%。采用双尺度卷积核丰富特征,在有限的卷积单元内增强特征提取能力。与经典卷积神经网络对比,本文设计的模型仅有1.02 MB的参数量和24.18 MB的每秒浮点运算次数(floating-point operations per second,FLOPs),大幅轻量化了模型并能达到98.57%的准确率。结论 本文设计了一个轻量高效的卷积单元构建网络模型,该模型具有较高的准确率和较低的参数量及计算复杂度,提高了口罩人脸姿态分类模型的效率和准确率。 相似文献