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针对目前常见的计算机辅助检测系统对结肠镜图像中息肉的分类与检测准确性和实时性不足的问题,提出了一种以YOLOv4为基本框架,结合空间注意力机制与改进特征融合层的YOLOF CBAM模型,可对白光和窄带成像双模态内镜图像中的增生性息肉与腺瘤性息肉进行实时分类与检测。为了使息肉的特征提取更准确,在YOLOv4的主干网中增加CBAM模块,使网络特征提取层关注到更加重要的空间以及通道信息,抑制不必要特征向下传递;在此基础上,通过对特征融合层PANet进行剪枝操作优化网络结构,以此减少网络参数量,进一步提高模型的检测速度。为了对改进后的模型进行训练和测试,从河北大学附属医院收集了2 988张包含了白光和NBI的内镜图像,并按照9∶1的划分比例划分为训练集和测试集。实验结果表明,YOLOF CBAM在测试集上的mAP值为8644%,识别增生性息肉和腺瘤性息肉的召回率分别为8962%和8564%,精确率分别为9135%和8519%,且实时分类速度达到47 FPS,证明所提出的模型具有潜在的临床应用价值。 相似文献
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为了探究混合式步进电动机关键结构参数对其静态转矩的影响规律,找寻最优设计方案,提出一种基于正交试验、反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和遗传算法的智能协同优化方法。通过对电机的磁路分析与ANSYS Maxwell-3D有限元仿真,讨论了电机结构和运行参数对输出转矩的影响,并据此对电机的气隙g、齿宽比bt/t、齿高ht和转子壁厚hr进行协同优化,采用电机的最大静转矩Tm作为优化目标,运用智能协同优化方法得到最优解,并对优化结果进行有限元验证。结果表明:优化结果与仿真结果相近,最大静态转矩相对误差为4.8%,最优结构参数为:g=0.1 mm,bt/t=0.37,ht=0.84 mm,hr=2.5 mm。 相似文献
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