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联合多视角特征的口罩遮挡人脸识别算法: 《西北大学学报(自然科学版)》2025年第2期286-296,共11页苏雪平孙丹丹李云红姚丽娜任颖萱王灿; 国家自然科学基金(61902301);陕西省自然科学基础研究计划(2024JC-YBMS-455);陕西省哲学社会科学研究专项青年项目(2024QN107);陕西高校青年创新团队。; 佩戴口罩是预防呼吸道传染病最经济、最有效、最实用的防护措施,但也因此会降低人脸识别准确率。提出联合多视角特征的口罩遮挡人脸识别算法,首先,利用BoTNet作为骨干特征提取网络,提高识别准确率。其次,引入人脸注意力增强网络(face at...; 关键词：遮挡人脸识别 BOTNET 注意力增强

基于改进的YOLOv5s小目标船舶遥感图像检测: 《科学技术与工程》2025年第2期657-666,共10页李志昂肖小玲周绍发; 国家自然科学基金(61771354)。; 遥感图像中船舶目标具有多尺度特性、背景多变及气象复杂等特点,导致小目标船舶检测存在精度低,出现误检,漏检等情况。针对上述情况,提出了一种基于YOLOv5s的小目标船舶检测改进模型。首先,为解决船舶检测中尺度变化和背景多变问题,引...; 关键词：船舶检测 YOLOv5s 小目标检测 BoTNet注意力机制

融合SA注意力机制的YOLO5s在石油油管表面缺陷检测的应用: 《机床与液压》2024年第24期228-235,共8页郭桂标邢雪刘宇琦王超孙明革; 吉林省教育厅科学技术研究项目(产业化培育项目JJKH20230306CY)。; 针对石油厂油管表面缺陷检测存在检测精度低、速度慢和模型复杂等问题,提出一种SA-YOLO算法。以YOLOv5s模型为基础,对原数据集进行预处理,采用BoTNet Transformer结构代替Backbone特征主干的部分卷积,并用multi-head self-attention(MH...; 关键词：缺陷检测 BoTNet Transformer结构 Shuffle Attention(SA)注意力机制

A novel botnet attack detection for IoT networks based on communication graphs: 《Cybersecurity》2024年第4期19-35,共17页David Concejal Munoz Antonio del-Corte Valiente; Intrusion detection systems have been proposed for the detection of botnet attacks.Various types of centralized or distributed cloud-based machine learning and deep learning models have been suggested.However,the emer...; 关键词：Autoencoders Communication graphs Cyberattacks Internet of Things

基于改进YOLOv5的草莓病害检测: 《云南民族大学学报（自然科学版）》2024年第5期624-629,共6页杨宇游潘文林; 国家自然科学基金(62362071)。; 为解决草莓病害识别技术落后,识别精度不高的问题,在YOLOv5的基础上,提出了一种改进YOLOv5的草莓病害检测算法.针对草莓病害特征引入了BoTNet模块,并将原有的NMS替换为GIoU-NMS,提升了对草莓病害的检测精度.改进后的YOLOv5算法相较于原...; 关键词：目标检测 YOLOv5 BOTNET GIoU-NMS 病害检测

融合BotNet的遥感图像目标检测: 《计算机工程与设计》2024年第10期3026-3032,共7页赵精莹郝晓丽; 国家自然科学基金面上基金项目(62072326)。; 为解决遥感图像目标小、多尺度、目标背景复杂等问题,提出一种Bottleneck Transformer目标检测网络,在YOLOv5s模型上用“CNN+Transformer”架构代替最后一个残差块中的C3卷积操作,利用空洞卷积,通过设置不同的膨胀率将多尺度下的信息融...; 关键词：遥感图像目标检测瓶颈变压器特征融合卷积神经网络空洞卷积损失函数

RepBoTNet-CESA:An Alzheimer’s Disease Computer Aided Diagnosis Method Using Structural Reparameterization BoTNet and Cubic Embedding Self Attention: 《Computers, Materials & Continua》2024年第5期2879-2905,共27页Xiabin Zhang Zhongyi Hu Lei Xiao Hui Huang; the Key Project of Zhejiang Provincial Natural Science Foundation under Grants LD21F020001,Z20F020022;the National Natural Science Foundation of China under Grants 62072340,62076185;the Major Project of Wenzhou Natural Science Foundation under Grants 2021HZSY0071,ZS2022001.; Various deep learning models have been proposed for the accurate assisted diagnosis of early-stage Alzheimer’s disease(AD).Most studies predominantly employ Convolutional Neural Networks(CNNs),which focus solely on l...; 关键词：Alzheimer CNN structural reparameterization multi head self attention computer aided diagnosis

Double DQN Method For Botnet Traffic Detection System: 《Computers, Materials & Continua》2024年第4期509-530,共22页Yutao Hu Yuntao Zhao Yongxin Feng Xiangyu Ma; the Liaoning Province Applied Basic Research Program,2023JH2/101600038.; In the face of the increasingly severe Botnet problem on the Internet,how to effectively detect Botnet traffic in realtime has become a critical problem.Although the existing deepQnetwork(DQN)algorithminDeep reinforce...; 关键词：DQN DDQN deep reinforcement learning botnet detection feature classification

基于改进YOLOv8的火灾目标检测系统被引量：3: 《人工智能与机器人研究》2024年第1期56-65,共9页马冉顾宏; 火灾发生初期,烟雾状态变化多端火焰的尺寸大小也非常小,现有的目标检测算法面对这复杂情况下会出现检测速度慢、检测准确率低。针对类似这样的问题,本文提出了基于改进YOLOv8的火灾目标检测系统。在YOLOv8的骨干网络末端添加BotNet结构...; 关键词：目标检测 YOLOv8 BOTNET EMA

A Machine Learning-Based Botnet Malicious Domain Detection Technique for New Business: 《国际计算机前沿大会会议论文集》2023年第2期191-201,共11页Aohan Mei Zekun Chen Jing Zhao Dequan Yang; Supported by Hainan Provincial National Science Foundation of China,621MS0789.; In the new network business,the danger of botnets should not be underestimated.Botnets often generatemalicious domain names through DGAs to enable communication with command and control servers(C&C)and then receive co...; 关键词：BOTNET Machine Learning LSTM Domain Generation Algorithm Detection

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