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基于多模态与自适应特征融合的钢材表面缺陷检测
《物联网技术》2025年第7期20-26,31,共8页郑贵君 邹伯昌 马瑞 
针对钢材表面不同类型缺陷的形状、深度差异以及尺寸偏小导致的缺陷检测性能不足,造成检测准确率偏低的问题,提出一种基于YOLOv5的多模态与自适应特征融合的钢材表面缺陷检测算法;采用多信息关联金字塔池化单元,结合空洞卷积与特征注意...
关键词：钢材缺陷检测 轻量化 多尺度特征融合 累积注意力 YOLOv5 数据集 
基于卷积神经网络的轻量级低场MRI图像重建方法
《微型计算机》2025年第6期124-126,共3页李玟函 
低场磁共振设备因其小巧便携而受到广泛关注,然而其低场特性往往会导致最终成像信噪比及其图像质量偏低。因此,本文提出一种基于卷积神经网络的轻量级模型SeFCN,旨在利用少量数据集提高低场MRI图像的质量。实验结果表明,相较于直接的傅...
关键词：低场MRI 图像重建 深度学习 FCN 
基于改进YOLOv5s的轻量级光伏板缺陷检测网络
《山东理工大学学报(自然科学版)》2025年第3期70-78,共9页陈子璇 陈辉 
国家自然科学基金项目(61170060)。
针对已有光伏板缺陷检测算法模型参数多、识别速度与精度难以取得较好平衡的问题,以YOLOv5s模型为基础,提出用于光伏板表面缺陷检测的轻量级网络LPV-YOLO。为降低模型的参数量,利用Ghost模块和Mish激活函数提出GhostMConv和C3MGhost模块...
关键词：光伏板缺陷检测 实时检测 YOLOv5s 空间金字塔池化 轻量级注意力 
MCNet:融合多层感知机和卷积的轻量级病变区域分割网络
《河南师范大学学报(自然科学版)》2025年第3期96-103,共8页申华磊 上官国庆 袁成雨 陈艳浩 刘栋 
国家自然科学基金(62072160);河南省科技攻关项目(232102211024).
针对现有医学图像分割网络存在计算量大、对硬件资源要求高和推理速度慢等不足,提出一种轻量级快速分割网络MCNet.MCNet采用编码器-解码器架构,使用多层感知机(MLP)和卷积分别提取并融合医学图像的全局特征和局部特征,以减少网络参数量...
关键词：医学图像分割 深度神经网络 多层感知机(MLP) 轻量级网络 
一体化快堆主泵水力部件轻量化技术研究
《原子能科学技术》2025年第S1期120-127,共8页浦恩山 翟晓 谷继品 刘思敏 张旭 
中核集团集中研发项目。
为满足我国核能发展和国防科技工业发展要求,以实现国家碳中和及能源安全需求为目标,需全面突破和掌握一体化核能系统的关键技术。一回路主泵作为一体化快堆的重要能动设备,目前虽已实现自主化,但其重量偏重,为提高其经济性,需开展轻量...
关键词：一体化快堆 主泵 水力部件 减重 CFD 
物联网产业(2025年2月)视点
《物联网技术》2025年第5期1-1,共1页
AI网易有道推出轻量级推理模型“子曰-o1”网易有道正式推出国内首个输出分步式讲解的推理模型“子曰-o1”。作为14B轻量级单模型,子曰-o1支持在消费级显卡上进行部署,采用思维链技术,能够提供细致的解题过程,以强逻辑和推理能力,实现...
关键词：推理模型 轻量级 解题过程 显卡 物联网产业 消费级 分步式 逻辑推理 
基于元学习和轻量化注意力机制的小样本图像检索方法
《物联网技术》2025年第5期71-74,共4页宋阿隆 崔学荣 
图像检索算法在化工厂安全防护中起着重要作用,但是部分化工厂图像检索任务由于其场景特殊,缺乏标记样本,图像检索精度较低。为解决上述问题,提出基于元学习和轻量化注意力机制的小样本图像检索方法,基于元学习思想构建小样本图像检索框...
关键词：图像检索 小样本 元学习 深度可分离卷积 注意力机制 轻量化 
基于YOLOv7-tiny的化工反应分液面检测研究
《化工自动化及仪表》2025年第2期205-211,共7页曹梦旋 陈秀生 袁涛 黄元凤 林心园 李树锐 
为实现化工反应分液面快速、高精度的目标检测和提取,设计基于机器视觉的化工反应分液面检测系统,系统由人机交互模块、图像采集装置(光源、工业相机、光学镜头)、电源模块、传输模块、4G模块组成,利用YOLOv7-tiny轻量级目标检测算法进...
关键词：分液面 轻量级目标检测算法 分类精度 运行速度 
基于改进YOLOv8n的轻量化织物疵点检测算法
《广西师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期83-94,共12页刘玉娜 马双宝 
国家自然科学基金(62103309);湖北省数字化纺织装备重点实验室公开项目(DTL2022007)。
为应对织物疵点目标检测中背景纹理复杂以及硬件资源有限问题,本文提出一种基于改进YOLOv8n的轻量化织物疵点检测算法(GSL-YOLOv8n)。首先,为减少YOLOv8n模型参数量与网络结构复杂度,结合Ghost思想构建C2fGhost模块,并用Ghost卷积层替换...
关键词：织物疵点 YOLOv8 GhostNet 注意力机制 轻量化 目标检测 
HSED-YOLO:一种轻量化的带钢表面缺陷检测模型
《广西师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期95-106,共12页戴林华 黎远松 石睿 何忠良 李雷 
国家自然科学基金(42074218)。
针对当前带钢表面缺陷检测算法计算复杂度高、检测精度较低、容易产生漏检和误检等问题,本文提出一种轻量化的带钢表面缺陷检测模型HSED-YOLO。首先,将原始YOLOv8n主干网络更换为改进后的HGNetV2,减少特征图计算冗余,从而降低模型的参...
关键词：缺陷检测 带钢 YOLOv8 注意力机制 损失函数 图像识别 
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