结合超轻量级双注意力模块的ShuffleNetV2面部表情识别

针对面部表情识别领域中难以同时实现低参数量与高准确率的挑战,提出了一种结合注意力机制的ShuffleNetV2网络的面部表情识别方法。该方法基于ShuffleNetV2架构,通过微调模型将Relu激活函数替换为PRelu激活函数,进一步提升了模型的特征捕获与分类能力。此外,本文创新性地引入了一种超轻量级双注意力模块LDAM,该模块结合了DCAM注意力机制与空间注意力机制,并通过捷径连接技术集成到优化后的ShuffleNetV2模型中,以增强模型对细节特征的识别能力及分类效果。在FER2013和CK+两大公认的面部表情识别数据集上的实验结果显示,本方法分别达到了69.12%和94.77%的识别准确率,同时保持了低至1.25的模型参数量。这一成果不仅展示了在保持模型轻量化的同时提升识别性能的可能性,而且通过实验验证了所提出方法的高效性和实用性。

睡美人文献识别方法分析与改进构想

[目的/意义]睡美人文献是指那些发表初期遭遇长时间的冷遇,随后突然引起广泛关注的文献。这些文献往往蕴含着重大科学发现,对其进行识别研究具有重大意义。通过对现有识别方法的梳理和分析,提出识别睡美人文献方法的改进思路和做法。[方法/过程]明确以高被引文献作为睡美人文献识别研究的对象,选取文献年被引频次累积变化趋势作为研究切入点,提出累积被引速度和累积被引加速度两个指标,明确自引的处理方法。[结果/结论]提出睡美人文献识别方法的改进思路与实证路线,在一定程度上优化了识别方法,同时为睡美人文献预测方法的研究提供一定的基础。