基于Mixup算法和卷积神经网络的柑橘黄龙病果实识别研究

【目的】解决传统柑橘黄龙病果实图像识别方法依赖人工设计特征、费时费力、网络模型参数量大、识别准确率低等问题。【方法】首先,采集柑橘黄龙病的果实图像,并对其进行翻转、旋转、仿射、高斯扰动等数据扩增;采用Mixup算法建立样本之间的线性关系,增强模型识别数据样本的鲁棒性;然后,迁移Xception网络在ImageNet数据集上的先验知识,提出一种基于Mixup算法和卷积神经网络的柑橘黄龙病果实识别模型-XResNeXt模型;最后,采用动量梯度下降优化方法,有效地减缓震荡影响,并且有效地加速模型向局部最优点收敛。【结果】采用数据扩增数据集训练的X-ResNeXt模型准确率可以达到91.38%;在进行迁移学习优化后,训练时间减少了432 s,准确率提升为91.97%;结合Mixup混类数据增强进一步训练,模型准确率提升为93.74%;最后,利用动量梯度下降方法进行模型收敛优化,最终模型的准确率达到94.29%,比Inception-V3和Xception网络分别提高了3.98%和1.51%。【结论】在数据量较少情况下,降低模型复杂度并迁移已有先验知识,有助于模型性能提升;Mixup混类数据增强方法有利于提高模型识别柑橘黄龙病果实图像样本的适应性,提升柑橘黄龙病果实识别模型性能;X-ResNeXt模型在准确率与召回率指标上优于经典识别模型,可为柑橘黄龙病的高精度、快速无损识别提供参考。

基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。

基于改进残差网络和数据增强的鞋型识别算法

在监控视频中搜索犯罪现场出现的嫌疑鞋型是目前侦破案件的重要手段,针对该手段自动化程度低、人工筛选易漏查等问题,提出一种基于改进深度残差网络和数据增强的鞋型识别算法。为增强网络特征提取能力,对深度残差网络进行了研究,在不增加任何参数量的前提下改进瓶颈结构,提升算法精度;针对瓶颈结构中下采样操作存在的问题,改进下采样模块,缓解网络下采样时信息丢失问题;引入Mixup和光学变换数据增强算法,建立数据之间的线性关系,丰富数据的多样性,进而增强网络模型的鲁棒性;最后,采取中心损失函数和Softmax损失函数联合训练的方法,使训练数据达到更好的聚类效果。为验证所提算法的有效性和实用性,在多背景鞋型数据集上对所提算法进行测试,测试结果表明,所提算法mAP、Rank-1精度分别达到66.83%、86.77%,可以有效提高网络识别精度。

针对轻量化网络的安全帽检测方法

变电站内电气设备数量众多,在工人进行现场作业时需要对工人佩戴安全帽进行监测。由于机器学习的安全帽佩戴检测方法常常出现漏检和误检的情况,为提高对安全帽佩戴识别的准确率,同时加快识别速度,提出了一种基于YOLOv5s的轻量化卷积神经网络模型。通过引入RepVGG模块对网络主干进行轻量化,在网络后处理阶段通过Soft-NMS降低遮挡目标漏检率,以Mixup数据增强来扩充数据集,建立样本之间的线性关系,提升训练模型泛化性能,最后进行消融实验。实验结果表明,改进的模型的均值平均精度(mAP)达到80.4%,推理速度达到了83.3 f/s,为变电站安全帽佩戴检测提供了有效参考。

基于数据增强的导弹延寿目标确立方法研究

在导弹贮存延寿工程的立项论证阶段,需要先统计分析每个导弹贮存期内环境剖面数据、故障数据等以分析导弹的贮存故障率变化趋势,进而科学确立延寿目标。针对高可靠性导弹故障数据样本少、环境数据的变化存在非线性、传统方法预测贮存可靠度精度不高等问题,提出SelfSVR算法对导弹贮存故障率进行预测。通过贝叶斯优化方法自适应计算出Mixup生成的样本个数、SVR算法的超参数核函数系数和核函数惩罚系数。基于Mixup增强算法构建新的训练样本。使用SVR算法对导弹贮存故障率进行非线性预测。通过示例验证,Self-SVR算法在预测非线性变化的贮存故障率方面具有良好的拟合效果,在R2系数、EVS和MSE三个指标上优于对比算法。在消融实验中证明了贝叶斯优化和Mixup增强算法对Self-SVR算法均具有优化作用。