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针对中药材种类繁多、数据量稀少以及难以对其导管进行分类的问题,提出一种基于多通道颜色空间与注意力机制模型的卷积神经网络改进方法。首先,采用多通道颜色空间将RGB颜色空间与其他颜色空间合并为6通道作为网络输入,使网络学习亮度、色调和饱和度等特征信息,弥补数据量的不足;其次,在网络中加入注意力机制模型,其中通道注意力模型将两个池化层紧密连接到一起,空间注意力模型将多尺度空洞卷积结合到一起,使网络将注意力聚焦于小样本中关键的特征信息。实验结果表明,针对34种中药材样本的8774张导管图像,采用多通道颜色空间和注意力机制模型的方法,与原始ResNet网络相比,准确率分别提升了1.8个百分点和3.1个百分点,将二者结合后准确率提升了4.1个百分点,说明所提方法对小样本分类的准确率有着大幅度的提升。 相似文献
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人工势场是一种常用的机器人路径规划和避障方法,然而在智能餐厅服务型机器人的应用中,存在一些问题和挑战。在此研究了改进的人工势场在智能餐厅服务型机器人上的应用。传统人工势场在路径规划和避障方面存在局部极小值等的缺点,为了克服这些问题,引入不同的算法来调节势场的作用范围。通过对比规划,改进的势场方法在智能餐厅场景下表现出更好的稳定性、收敛性和适应性。 相似文献
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