基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究

为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。

基于改进MobileNetV3模型的服装流行色研究

鉴于目前基于权威部门发布数据分析预测服装流行色方法存在的数据集受限、不够精准、数据实时性差等问题,提出了基于改进MobileNetV3模型的服装流行色研究方法。采用改进的MobileNetV3模型,快速处理服装分类问题;以时序化电商平台销售数据为样本,基于GrabCut算法分析服装图像的主颜色;通过K-means算法统计主颜色和其他颜色的占比;对服装主颜色进行时间维度、服装种类维度和品牌维度的分析,以得出服装流行色的趋势数据。研究发现,相较于传统方法,基于改进MobileNetV3模型的服装流行色研究方法所得数据实时性更强、容量更大,其分析速率也更高。

基于YOLOv5-MobileNetV3算法的目标检测

车辆行驶过程中,对前方目标的检测速度和检测精度一直是自动驾驶领域研究的重点.针对现有的目标检测算法模型,在复杂交通环境下,传统模型面对重叠目标容易导致误检和漏检的情况发生,大幅度提高检测精度又会造成计算量过大导致处理速度缓慢,实时性下降的问题.本文提出基于YOLOv5模型的改进算法.首先采用MobileNetV3网络替换原模型中主干网络C3的方案,实现网络仍保持轻量化的同时,提高模型响应速度.其次,提出一种非极大值抑制算法Adaptive-EIoU-NMS来提高重叠目标的识别精度.最后采用K-means++聚类算法替换原有聚类算法,生成更精确的锚框.实验结果表明,改进后的模型平均检测精度达到90.1%,检测速度达到89 f/s.实验结果可以证实,改进后的模型针对复杂场景检测精度和检测速度都有显著提高.

基于MobileNetV3网络的龋病和根尖周炎根尖片的诊断

目的研究深度学习技术智能诊断龋齿和根尖周炎的效果,初步探讨深度学习在口腔疾病诊断中的应用价值。方法以2298张包含健康牙齿、龋病、根尖周炎的根尖片数据集为研究对象,随机划分为1573张训练集图像,233张验证集图像以及492张测试集图像。通过多种神经网络对比验证,选择性能较好的MobileNetV3网络模型应用于牙病诊断,并通过调整网络超参数优化模型。采用精确率、准确率、召回率和F1分数评估模型识别龋齿和根尖周炎的能力,并使用类激活热力图对网络模型性能进行可视化分析。结果基于MobileNetV3网络模型的牙齿病变检测算法对健康牙齿、龋病和根尖周炎进行分类的精确率、召回率和准确率分别为99.42%、99.73%和99.60%,F1分数为99.57%,达到了较为理想的智能诊断效果。可视化类激活热力图也显示出网络模型能够较为准确地提取牙科病变的特征。结论基于MobileNetV3网络模型的牙齿病变检测算法能够排除图像质量和人为因素的干扰,具有较高的诊断准确率,可满足口腔医学教学和临床应用需求。

基于改进的MobilenetV3热轧钢带表面缺陷分类

提出一种基于轻量化神经网络MobilenetV3-large改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过剪枝、大量削减卷积层数、调整通道大小和步长,以及修改对应的网络参数快速降低了参数量.为弥补修改模型带来的准确率下降的问题,将激活函数ReLU更换为Hard-Swish,引入置换注意力机制替换原模型中的通道注意力机制,在进一步降低参数量的同时提高运行效率和分类准确率.在NEU-CLS表面缺陷数据集中的试验结果表明,改进后的算法参数量为0.5 MB,相比原模型降低96.89%,训练图片的时间由19.81 ms/幅降至10.73 ms/幅,平均准确率为99.26%,比改进前提高了5.56%,表明改进后的算法可应用于实时分类.

基于MobileNetV3的植物叶片识别系统

针对现有植物叶片识别研究存在的模型泛化性差的问题,本文设计一个基于MobileNetV3-Large网络和迁移学习的植物叶片识别系统.通过自采集图像补充数据和使用图像锐化、翻转、亮度增强等方法构建了包含32种植物的大规模叶片数据集,以MobileNetV3-Large网络和预训练权重为前提,寻找最佳超参数完成模型的迁移学习,对32种植物叶片进行特征提取和分类.通过PyQt5的前后端部署,该方法被实例化为一个实用性强的植物叶片识别系统.在测试集上的实验结果表明,MobileNetV3-Large达到98.45%的识别准确率,与AlexNet、ResNet和MobileNetV2相比分别提高12.46%、1.09%和9.62%,有效弥补了模型泛化性差的短板.该系统对32类植物的叶片的识别效果颇佳,满足各种场景下的植物叶片种类识别的需求.

基于MobileNetV3卷积神经网络的供水管道漏损音频分类

为了对城市供水管网漏损音进行准确识别,提出一种基于MobileNetV3的供水管道漏损音频分类识别方法。首先将ROPP数据集中的音频文件进行离线数据增强,将漏损信号转变为对数梅尔谱图并采用谱减法实现数据降噪;然后使用注意力机制模块与MobileNetV3网络训练识别并提取图像特征;最后使用Softmax函数对漏损音频进行分类。实验结果表明,该方法可以使漏水类别的分类精确度达到99.40%,召回率达到99.20%。

基于改进MobileNetV3的选煤厂实时火灾识别方法研究

选煤厂的早期火灾识别可以极大保障人员和财产的安全,然而现有的火灾识别方法往往存在误报率高、实时性差等问题,难以满足实际需求。为了解决选煤厂实时火灾识别效果不理想的问题,基于计算机视觉领域中网络结构、轻量级网络和注意力机制的研究现状,针对目前选煤厂等工业生产环境中火灾识别方法存在识别延迟、推理速度较慢、难以进行实时识别等问题,提出将注意力模块CBSAM(Convolutional Block Second-order Attention Module)集成到Mobile-NetV3网络中来增强模型的表示能力,解决选煤厂的实时火灾识别问题。为提升特征表示能力,CBSAM模块在平均池化和最大池化特征的基础上引入二阶池化特征,通过通道注意力模块生成通道注意力图,然后通过空间注意力模块生成空间注意力图。为验证该模型在选煤厂实时火灾识别中的有效性,数据集采用开源数据集Fire Dunning Dataset和选煤厂现场收集的数据,通过消融实验验证CBSAM模块的有效性,通过对比实验验证CBSAM模块与改进MobileNetV3网络的泛化性与有效性。结果表明:通过引入CBSAM模块与MobileNetV3网络相结合,实现了轻量级网络与高效特征提取的有机结合,提高了网络的分类效果;CBSAM-MobileNetV3收集到的选煤厂火灾识别数据集具有良好的识别准确率。在MobileNetV3网络的基础上通过集成CBSAM模块减少了冗余信息的干扰,网络分类效果明显优于其他轻量级网络架构,能够有效地提升火灾识别的准确率,可以应用于选煤厂火灾识别任务。

基于改进的MobileNetV3多肉植物图像分类识别

为能完成多肉植物的高精度分类识别,深入多肉植物栽培领域,选取10种多肉植物为数据类别,基于其根、茎、叶的形态特征,并加入对比试验,采用相同方法对AlexNet、VGG16、ResNet50、MobileNetV3等4种深度卷积模型在不进行迁移学习条件下,超参数指定学习率为0.001、都使用Adam优化器的基础上进行训练。结果显示,MobileNetV3的总体学习效果最好,并在迁移学习的基础上继续改进MobileNetV3模型,在卷积层引入空洞卷积和RAdam优化算法进行参数调优,平均测试识准确率可以达到99.7%,经过模型改进后的MobileNetV3网络模型对多肉植物识别效果较好。

基于改进轻量卷积神经网络MobileNetV3的人脸表情识别

人脸表情识别在授课中应用的及时检测可有效提升教育质量和学生参与度。为实现人脸表情识别在授课中的实时检测,该研究基于卷积神经网络MobileNetV3进行学习,对SE和卷积层进行了改进,以构建人脸表情识别模型,可识别八种不同的表情类别。研究空洞卷积的位置对模型性能的影响,发现将空洞卷积放在网络的前部对性能有积极影响,而放在后部则会导致性能下降。同时,通过引入SSE(space squeeze-and-excitation)模块并优化其位置和结构,进一步提高了模型性能。最终提出的MobileNetV3改进版本在参数数量和模型文件大小上有显著减小,但精度下降了1%左右。对模型进行了多次随机试验,鲁棒性良好。该研究可为人脸表情识别在授课中的实时应用提供理论基础和技术支持,未来将致力于开发可在移动端应用的人脸表情识别系统。

基于改进MobileNetV3网络煤矸识别方法研究

为了解决煤矸识别中经典卷积神经网络有着计算量大、识别速度慢等问题,提出基于改进MobileNetV3网络对煤和矸石进行识别的方法。以MobileNetV3模型为基础模型,对激活函数、注意力机制进行改进并对网络层数进行缩减,最后通过测试准确率,F1分数,浮点运算次数(FLOPs)作为模型评估的基准,结果表明:改进MobileNetV3后的测试准确率为99.5%,F1分数为0.995,FLOPs为50455003次,通过该模型与MobileNetV3,EfficientNet, AlexNet模型对比,可知该模型的各项指标均高于其他模型,适合做煤矸识别模型。

基于改进型RFB-MobileNetV3的棉杂图像检测

针对深度卷积神经网络模型复杂导致嵌入式设备难以满足实时在线检测的问题,提出改进型RFB-MobileNetV3(RFB-MNV3)的棉杂检测方法。首先,根据高精度轻量化网络模型的构建和保证检测准确率高的前提下,减少MNV3冗余网络结构;其次,将3×3卷积层取代5×5卷积层,1×3+3×1卷积层折叠取代3×3卷积层作为改进型感受野(RFB)模块部署到改进型MNV3的池化层中,以提升棉杂的在线检测速度和准确率;最后,将改进前后的算法与其它检测算法进行比较。结果表明,改进型RFB-MNV3算法的单张检测速度可达到0.02 s,在线检测平均准确率达到89.05%。通过对MNV3网络结构进行改进,在保证高检测准确率的前提下,可满足嵌入式设备在线棉杂检测的需求。

基于Opt-MobileNetV3的大豆种子异常籽粒识别研究

针对大豆异常籽粒识别模型参数量过大、计算成本高、准确率较低等问题,提出了一种改进的轻量级神经网络MobileNetV3模型,将其层数减少,加快模型的训练和推理速度,增加全连接层和Softmax层以增加模型的非线性判别能力以及利于多分类任务的输出,使用全局平均池化代替全局最大池化减少信息丢失,通过添加Dropout层以及去掉MobileNetV3中SE Block注意力机制来增加模型的泛化能力。试验结果表明:将大豆籽粒图像数据经过传统的卷积神经网络AlexNet、VGG16与轻量级神经网络MobilenetV3训练测试结果进行对比,AlexNet算法最终平均精度均值(Mean average precision,mAP)为87.3%、VGG16算法为87.7%,二者mAP相差较小,但两者在训练过程中模型内存占用量及训练时间相差较大,其中AlexNet模型内存占用量为7070 kB,训练时间为5420.59 s,而VGG16模型内存占用量为19674 kB,训练时间为8282.68 s,整体来看AlexNet相对更好。通过对轻量级神经网络MobileNetV3模型的识别训练,最终模型内存占用量为32153 kB,训练时间为6298.29 s,mAP达到90.6%,相比两个传统算法更高,更适合大豆异常籽粒的分类识别。为了提高训练精度及速度,通过对MobileNetV3网络模型结构调整改进,最终优化改进后的Opt-MobileNetV3网络模型mAP达到95.7%,相较传统MobileNetV3神经网络mAP提高5.1个百分点,模型内存占用量为9317 kB,减小22836 kB,同时训练时间节省696.57 s。优化后的模型实现了模型减小、准确率提高、训练速度加快,可完成大豆异常籽粒识别任务。

基于改进MobileNetV3-SSD的河道排污口目标检测研究

为实现对水系入河排污口有效、准确的自动检测,提出一种基于改进MobileNetV3-SSD的深度学习模型。在MobileNetV3-SSD模型的基础上,使用K-means聚类算法和遗传算法,对先验框的宽高比进行调整,使得预测框更好地匹配真实框。引入多尺度特征融合模块,提高模型对小排污口的检测能力。引入改进的CBAM注意力模块,减少模型在排污口检测时计算的参数数量。使用可变形卷积替代普通卷积,自适应地捕获不同排污口的形态与尺度信息,提升模型的特征提取能力。实验结果表明,改进后MobileNetV3-SSD模型的平均精度为89.36%,F1分数为91.88%,较改进前分别提升4.83%和5.03%。

基于改进MobileNetV3的水稻病害识别模型

针对水稻病害识别方法准确度低、模型收敛速度缓慢的问题,本文提出了一种高性能的轻量级水稻病害识别模型,简称为CA(Coordinate attention)-MobileNetV3。通过微调的迁移学习策略完善了模型的训练,提升了模型收敛速度。首先创建10个种类的数据集,其中包含9种水稻病害和1种水稻健康叶片。其次使用CA模块,在通道注意力中嵌入空间坐标信息,提高模型的特征提取能力与泛化能力。最后,将改进后的MobileNetV3网络作为特征提取网络,并加入SVM多分类器,提高模型精度。实验结果表明,在本文构建的水稻病害数据集上,初始的MobileNetV3识别准确率仅为95.78%,F1值为95.36%;加入CA模块后识别准确率和F1值分别提高至96.73%和96.56%;再加入SVM多分类器,通过迁移学习后,改进模型的识别准确率和F1值分别达到97.12%和97.04%,参数量和耗时仅为2.99×106和0.91 s,明显优于其他模型。本文提出的CA-MobileNetV3水稻病害识别模型能够有效识别水稻叶部病害,实现了轻量级、高性能、易部署的水稻病害分类识别算法。

基于知识蒸馏与RP-MobileNetV3的电能质量复合扰动识别

针对复合电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别中特征提取复杂、识别正确率低和模型难以轻量化等问题,提出一种利用递归图(recurrence plot,RP)对PQD信号可视化方法和基于知识蒸馏的模型训练方法。首先,基于RP挖掘PQD信号隐含特征并构建图像数据集,并利用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)对图像数据集进行更深层次特征提取并完成自主分类。然后,基于知识蒸馏(knowledge distillation,KD)让已训练的DRSN指导轻量化网络MobileNetV3进行训练,通过蒸馏实现知识的跨网络传输。最后,仿真实验和硬件实验表明,利用知识蒸馏训练的MobileNetV3能实现高精度且轻量化的复合扰动识别,同时在30 dB噪声环境下正确率能提升1.06%,对实际扰动信号识别效果良好,具有良好的噪声鲁棒性。

融合MobileNetV3特征的结构化剪枝方法

传统的深度神经网络由于计算量和内存占用庞大,难以部署到嵌入式平台中发挥实用价值,所以轻量级的深度神经网络得到快速发展.其中,谷歌提出的轻量级架构MobileNet具有广泛的应用.为了进一步提高性能,MobileNet的模型由MobileNetV1发展到MobileNetV3,但模型变得更为复杂,导致其规模不断扩大,难以发挥轻量级模型的优势.为了在能保持MobileNetV3性能的前提下,降低部署于嵌入式平台的难度,提出一种融合MobileNetV3特征的结构化剪枝方法,对MobileNetV3-Large模型进行裁剪,得到一个更加紧凑的模型.首先对模型进行稀疏正则化训练,得到一个较为稀疏的网络模型;然后使用卷积层的稀疏值和批量归一化层的缩放系数的乘积判别冗余滤波器对其进行结构化剪枝,并在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行实验.实验结果表明:提出的压缩方法可以有效压缩模型参数,并且压缩后模型仍然能保证良好性能;在准确率不变的前提下,CIFAR-10上模型的参数量减少44.5%,且计算量减少40%.

基于MobileNetV3-large模型的葡萄品种识别

葡萄品种繁多、性状各异,识别葡萄品种速度慢、精度低、成本高,且主观性强、时效性差。因而,开发识别速度快、精度高、成本低、时效性强的葡萄品种识别技术具有重要理论意义和实践价值。为实现葡萄品种的无损、高效识别,为精准农业提供理论基础,以早黑宝、无核早红、夏黑、红地球和阳光玫瑰等5个鲜食葡萄品种为试材,基于其叶片形态特征,采用迁移学习网络模型MobileNet-large,分析该模型在5个葡萄品种上迁移学习的效果,比较3种MobileNet-large网络模型的训练结果,从而构建基于叶片图像的MobileNetV3-large葡萄品种识别模型。结果表明,训练前迁移学习能够显著提高葡萄品种的识别率,无核早红正确识别率可达100%;MobileNetV3-large训练结果的准确率、召回率、F1-score、AUC等因葡萄品种、学习率不同而不同,当学习率为0.005时,MobileNetV3-large模型网络训练损失值最小,其中,红地球葡萄准确率最高。比较3种MobileNet-large网络模型可知,MobileNetV3-large模型整体表现最佳,在训练中第27轮开始收敛,Top-1准确率高达90.56%,平均准确率为97.50%。说明MobileNetV3-large模型是适宜的葡萄品种识别网络模型。

基于改进MobileNetV3的PCB裸板缺陷检测

为解决传统PCB裸板缺陷检测效率低、误检率高、通用性差等问题,提出一种基于改进MobileNetV3的PCB表面缺陷检测模型。首先对PCB数据集进行预处理,然后采用多方向协调注意力代替原网络中的挤压和激励注意力模块,提升特征定位精度从而增强感受野;最后利用软池化优化MobileNetV3的末端结构,以在简化后的激活映射中保留更多的特征信息。实验结果证明,提出的模型对PCB裸板缺陷检测的平均准确率可达96.1%,图片平均检测速度为25.1 ms,能够高效识别PCB裸板的多种缺陷类型,对工业生产中PCB裸板的质量检测有实际应用价值。

基于YOLOX-MobileNetV3模型的路面病害智能识别研究

目前处理探地雷达(GroundPenetrating Radar,GPR)数据主要依赖于人工,容易造成病害识别误判、漏判率大、速度慢等问题,因此GPR智能目标识别已成为近几年的研究热点。本文提出基于卷积神经网络中的YOLOX-MobileNetV3模型来实现路面病害自动识别,利用三维数据的高信息量和深度学习智能提取特征的优势,实现路面病害的智能化识别。首先对三维探地雷达得到的GPR图片进行预处理,然后以3∶1的训练集和测试集数量比例对数据进行3轮训练和测试,并利用平均精确度、全类平均精确度、精确度、召回率、F1值、平均漏检率等指标来评价3次训练和测试的结果。结果表明:YOLOX-MobileNetV3模型的训练损失权重平均为5.014,测试准确率平均为61.35%。该模型识别路面结构病害尤其是裂缝、层间黏结不良的准确率较高。同时随着训练与测试轮数的增加,其精确度也会随之增加,召回率会随之减小。由此可见,YOLOX-MobileNetV3模型能够实现路面病害自动识别。