融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用研究进展

在自动皮肤损伤分析工作中,由于皮肤上的毛发和皮肤病变的形状和对比度等因素,分割是一项具有挑战性和关键的操作。相对于传统分割方法,深度学习将特征提取和特定任务决策无缝地集成在一起,更精确、高效地实现分割任务,有效减轻皮肤癌筛查的负担和成本。本文首先介绍了皮肤镜分割和深度学习模型的背景,引出深度学习在皮肤镜分割中的应用。其次介绍了卷积神经网络和注意力机制的算法模型,调研了自2022年1月以来的融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用,归纳总结了论文中的改进策略,分析了模型的优缺点,并结合皮肤镜常用数据集和图像分割的评价指标对模型进一步分析。最后对融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用进行了总结和展望。

一种基于YOLOv5的木板材表面缺陷检测方法

针对木板材表面缺陷检测精度低、缺陷类型不全面和小目标缺陷检测能力不足等问题,提出一种基于YOLOv5算法的木板材表面缺陷检测方法。首先在原始YOLOv5算法中使用EfficientViT网络代替原始的骨干网络,能更加有效地利用上下文信息,同时具有更快的推理速度,并提供更强的特征增强能力;其次,在head部分添加ECANet注意力机制增强对全局重要特征的提取,同时抑制无关的特征信息;再次,使用Focal-EIoU损失函数代替原有的CIoU,提高预测缺陷边界框的回归预测精度,加快回归损失函数的收敛速度。实验结果表明:将改进后的算法用于木板材缺陷的检测,在精度上比原始算法提升了4.3%;改进后模型大小为6.3MB,为原模型大小的一半,提高了缺陷检测的速度。算法在缺陷检测任务中具有很高的实用性和效率。

基于应用型财经高校内部问题分析其本科生职业生涯规划意识缺失原因

随着当今社会就业岗位越来越多、越来越精,应用型财经高校本科毕业生的职业规划意识的增强行动也迫在眉睫。我们以上海立信会计金融学院的学生调研为基础,结合同类高校内部问题进行研究与分析。