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基于RFB和YOLOv5特征增强融合改进的钢材表面缺陷检测方法
《计算机工程》2025年第4期249-260,共12页黄硕清 黄金贵 
国家自然科学基金面上项目(62077014)。
钢材表面缺陷形状不规则、尺度不一、背景复杂等因素大大增加了钢材表面缺陷检测的难度。针对现有方法检测精度低、检测速度小、小目标缺陷难以检测等问题,提出了一种基于感受野块(RFB)和YOLOv5特征增强融合改进的钢材表面缺陷检测(RFB-...
关键词：缺陷检测 特征增强 感受野块 YOLOv5方法 
基于渐近式感受野的轻量级图像超分辨率重建方法
《控制与决策》2025年第4期1237-1246,共10页程德强 程志威 马祥 李龙 寇旗旗 江鹤 
国家自然科学基金项目(52204177,52304182);徐州市推动科技创新专项资金项目(KC23401);成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室开放基金项目(MSSB-2024-04)。
传统轻量级图像超分辨率重建方法通常依赖单一尺度的卷积提取图像特征,简单地将浅层与深层特征聚合后进行图像重建.然而,这种做法忽略了感受野信息的丰富性以及中间潜在特征在图像重建过程中的重要作用,导致卷积层间的信息交互受限,进...
关键词：轻量级 超分辨率重建 渐近式感受野 阶梯式卷积链 潜在特征 特征融合 
基于SE-ResNet的实时抓取姿态估计
《物联网技术》2025年第4期146-150,156,共6页王震洲 王刚 宿景芳 
河北省高等学校科学技术重点研究项目(ZD2020318);河北省教育厅青年基金(QN2023185)。
针对在非结构化抓取环境中机器人抓取成功率低和速度慢的问题,提出了一种基于SE-ResNet的生成残差卷积神经网络模型。首先,该模型在生成残差卷积神经网络(GR-ConvNet)模型的基础上引入了挤压和激励模块的残差网络来增强有效信息,抑制无...
关键词：机器人 通道注意力机制 多尺度空洞卷积 抓取检测 残差网络 感受野 
基于感受野增强和跨尺度融合的SAR舰船检测算法
《电光与控制》2025年第4期17-22,43,共7页黄应征 刘罡 闫曙光 侯恩翔 
国家自然科学基金(62204172)。
针对复杂的海上背景、尺度变化大的船舶目标和噪声干扰导致合成孔径雷达(SAR)舰船检测存在精度不高、漏检和误检严重的问题,提出了一种改进的YOLOv7模型。首先,设计感受野增强特征提取模块(RFEFM),并用其重构主干网络,增强感受野并提高...
关键词：合成孔径雷达 YOLOv7 感受野增强 跨尺度融合 船舶检测 
多感受野增强的爆破现场安全帽检测算法
《计算机工程与应用》2025年第7期315-324,共10页王新良 王璐莹 
河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2019GGJS060);河南省高等学校重点科研基金(21B413005)。
针对安全帽检测任务中存在的目标面积小、目标被不同程度遮挡、复杂背景干扰目标等问题,提出了基于YOLOX的多感受野增强的安全帽检测算法(multiple receptive field enhancement-YOLOX,MRFE-YOLOX)。在特征融合网络中增加浅层特征融合分...
关键词：安全帽检测 YOLOX-s算法 感受野 空洞卷积 注意力机制 
基于扩张重参数化和空洞卷积架构的步态识别方法
《计算机应用》2025年第4期1285-1292,共8页霍丽娜 薛乐仁 戴钰俊 赵新宇 王世行 王威 
国家自然科学基金资助项目(61702158);河北省教育厅重点科学基金资助项目(ZD2020317);中央引导地方科技发展资金资助项目(236Z0102G,226Z1808G);河北师范大学科技类科研基金资助项目(L2024ZD15,L2024J01,L2022B22)。
步态识别旨在通过人们的步行姿态进行身份识别。针对步态识别中有效感受野(ERF)与人体轮廓区域匹配不佳的问题,提出一种基于空洞卷积的步态识别方法DilatedGait。首先,采用空洞卷积扩大神经元感受野,缓解下采样和模型深度增加导致的分...
关键词：步态识别 有效感受野 重参数化 空洞卷积 步态轮廓序列 
融合感受野的CT图像多类型小目标病灶检测
《计算机工程与设计》2025年第4期1227-1233,共7页张茜 李若宣 郑冰洁 
国家自然科学基金项目(62206252,82202270);河南省自然科学基金青年科学基金项目(252300420995);河南省高等学校重点科研项目计划基金项目(24B520048);中原工学院研究生科研创新基金项目(YKY2023ZK40);中原工学院优势学科实力提升计划基金项目(SD202230)。
针对目前相关研究存在只检测特定类型病灶及传统目标检测框架存在固有局限等问题,提出一种针对多类型小目标病灶的检测网络。基于Mask R-CNN进行改进,以融合注意力机制的卷积网络为主干网络,通过计算有效感受野与真实标注框的匹配程度...
关键词：深度学习 感受野 注意力机制 级联结构 多类型 小目标 病灶检测 
改进YOLOv11n的无人机小目标检测算法
《计算机工程与应用》2025年第7期96-104,共9页李彬 李生林 
国家自然科学基金(62106205)。
为了有效应对无人机航拍中小目标检测面临的复杂背景、目标密集、目标微小化和移动端部署等挑战,对YOLOv11n模型进行了改进。使用RFCBAMConv模块改进C3k2,增强了特征提取能力。设计了膨胀特征金字塔卷积(dilated featurepyramidconvolut...
关键词：小目标检测 YOLOv11 特征提取 感受野注意力 
基于改进YOLOv8s模型的机械零件视觉检测算法
《组合机床与自动化加工技术》2025年第3期31-35,40,共6页荣国林 晁永生 蒋潇 王传钊 
国家自然科学基金项目(52365065)。
针对非结构环境下机械零件检测任务高精度的需求,提出了一种改进YOLOv8s目标算法。通过引入可变形卷积优化骨干C2f结构(C2f_DCNV2),帮助模型快速地提取更细粒的空间特征;引入空间注意力改造空间金字塔池化层(SPPF_RFA),增加不同层级特...
关键词：机械零件 目标检测 YOLOv8s 感受野注意力 可变形卷积 
改进YOLOX-m的火焰检测方法研究
《计算机测量与控制》2025年第3期20-29,共10页战乃岩 张晓禾 姜泽旭 于儆芝 
如今火灾自动报警技术已逐步朝着智能化、网络化和自动化的方向发展,然而,目前的火焰实时检测技术存在火焰实时检测精度低和网络计算参数量大等问题;针对以上问题,对YOLOX-m目标检测模型进行研究,提出改进YOLOX-m的轻量级火焰检测模型;...
关键词：火焰检测 YOLOX 通道混洗 感受野增强 注意力机制 
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