改进稠密块轻量化神经网络的管道泄漏孔径识别

深度神经网络的管道泄漏孔径识别方法虽然识别率高,但因结构复杂造成参数量大、内存占用大,极大地限制了其在资源有限的工业环境及实时处理中的应用。提出一种优化卷积改进稠密块的轻量化神经网络用于管道泄漏孔径识别。首先将深度可分离卷积与异构卷积结合,构造了新的多卷积稠密块实现泄漏信号的特征提取;之后采用卷积注意力机制对特征进行权重划分,实现特征的重要性区分;最后通过分类器获取结果。实验结果表明,本文方法识别准确率达到了96.59%,参数量仅为781 KB。本文方法在保证高识别准确率的同时,参数量及浮点数大幅下降,训练时间也有所减少,改善了实时响应能力,对于实际工业监测应用有指导意义。

基于STN与异构卷积滤波器的肝硬化识别

卷积神经网络因缺乏空间不变性造成分类精度不高,且由于复杂度过高导致分类效率较低。提出一种利用空间变换网络和异构卷积滤波器的SH_ImAlexNet网络,应用于肝硬化样本识别。改进卷积神经网络AlexNet的结构和参数以满足肝硬化样本尺度要求,引入空间变换网络层增强特征提取能力与空间不变性,采用异构卷积滤波器替换部分卷积核降低复杂度并提升鲁棒性。实验结果表明,该网络的分类效果较AlexNet、VGG等传统网络更优,在小样本数据集和大样本数据集上的识别率分别达到98.28%和95.67%,空间复杂度和时间复杂度更低且运行效率更高。