注意力

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基于RSE-Vnet卷积网络的肺结节分割方法研究
《湖南工业大学学报》2025年第5期46-51,共6页闫永强 秦斌 
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ50166)。
针对在细粒度图像的分割任务中容易出现欠分割与漏检的问题,提出一种改进的端到端3D分割算法——RSE-Vnet。加入Res2net网络捕获不同结节的多尺度细粒特征,为网络馈送更多精准的结节位置信息;同时残差连接避免了网络退化问题,建立了结...
关键词：计算机辅助诊断 多尺度细粒特征 注意力 Res2net网络 多类型结节 
基于多尺度图对比学习的空间转录组聚类方法
《湖南工业大学学报》2025年第5期52-57,共6页阳龙 彭利红 周立前 
国家自然科学基金资助项目(62072172)。
针对图神经网络在空间转录组数据聚类过程中识别的空间域不连续或存在交叉这一问题,提出一种基于多尺度图对比学习的空间转录组聚类方法mcmlST。首先,使用SCANPY和主成分分析法,对空间转录组数据进行预处理。然后对ST数据进行增强处理,...
关键词：多尺度学习 多头注意力 对比图聚类 深度学习 
融合时空注意力的改进ST-GCN人体动作识别方法研究
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第4期526-535,共10页雷建云 梁钧 夏梦 张慧丽 田祚汉 
新疆维吾尔自治区区域协同创新专项资助项目(科技援疆计划)(2022E02035);湖北省技术创新计划重点研发专项资助项目(2023BAB087);武汉市重点研发计划资助项目(2023010402010614);武汉市知识创新专项曙光计划资助项目(2023010201020465)。
针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出了一种基于融合时空注意力的改进图卷积网络模型.该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制,利用时空注意力机制从时间和空间两个维度分别提取动作的全局时空特征....
关键词：图卷积网络 骨架数据 动作识别 时空注意力 
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 
基于加性注意力的前列腺MR图像分割算法
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2025年第3期31-36,共6页章子烽 薛仁政 叶宝丰 吴乾龙 徐海强 
黑龙江省教育厅基本科研业务专项(145209127)。
前列腺核磁共振图像组织边缘模糊,难以准确分割。为此提出一种基于编解码器结构的前列腺图像分割模型(EAAU-Net)。基于细节增强卷积构建DE-ResNet50作为特征提取器,在编码器末端引入加性注意力模块建模全局上下文。跨尺度边缘增强模块...
关键词：前列腺图像 深度学习 图像分割 注意力机制 跨尺度边缘增强 
基于卷积辅助自注意力的胸部疾病分类网络
《浙江大学学报(工学版)》2025年第5期890-901,共12页张自然 李锵 关欣 
国家自然科学基金:资助项目(62071323);超声医学工程国家重点实验室开放课题资助项目(2022KFKT004);天津市自然科学基金:资助项目(22JCZDJC00220)。
针对胸部X光影像中的病变大小不一,纹理复杂,且存在相互影响等问题,提出基于卷积辅助窗口自注意力的胸部X光影像疾病分类网络CAWSNet.使用Swin Transformer作为骨干网络,以窗口自注意力建模长距离视觉依赖关系,通过引入卷积辅助,在弥补...
关键词：胸部X光图像分类 窗口自注意力 卷积 图像相对位置编码 动态难度损失函数 
时间序列中非平稳性和波动性的建模及预测
《计算机科学与探索》2025年第5期1313-1321,共9页冯强 赵建光 杨茸 牛保宁 
山西省重点研发计划(202302010101004,202102010101004);山西省基础研究计划(202203021222093,202203021212282)。
时间序列预测的难点在于如何处理好非平稳性和波动性。在应对非平稳性时,现有深度学习模型在训练前采取平稳化输入序列的方法,存在消解非平稳性能力不强或信息损失的问题;在应对波动性时,通常采用带有单头注意力机制的LSTM模型,捕获全...
关键词：时间序列预测 非平稳 高波动 长短期记忆神经网络 多头自注意力 
融合梯度预测和无参注意力的高效地震去噪Transformer
《计算机科学与探索》2025年第5期1342-1352,共11页高磊 乔昊炜 梁东升 闵帆 杨梅 
南充市-西南石油大学市校科技战略合作专项资金(23XNSYSX0084)。
压制随机噪声能够有效提升地震数据的信噪比(SNR)。近年来,基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法在地震数据去噪领域展现出显著性能。然而,CNN中的卷积操作由于感受野的限制通常只能捕获局部信息而不能建立全局信息的长距离连接,可能会...
关键词：地震数据去噪 卷积神经网络 TRANSFORMER 注意力模块 梯度融合 
感觉统合训练联合脑电生物反馈在多动症患儿中的应用效果
《中国民康医学》2025年第9期102-106,共5页徐丹丹 
目的:观察感觉统合训练联合脑电生物反馈在多动症患儿中的应用效果。方法:选取2022年1月至2024年2月该院收治的93例多动症患儿进行前瞻性研究,按照随机数字表法将其分为对照组(n=46)与研究组(n=47)。对照组采用脑电生物反馈,研究组在对...
关键词：感觉统合训练 脑电生物反馈 多动症 注意力 认知功能 行为能力 感觉统合能力 
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