CBAM

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基于YOLOv7的显著性目标检测
《物联网技术》2025年第5期41-43,共3页刘伟 杨蕾 徐争超 龚大伟 
中原科技创新领军人才(214200510013);校内重大项目成果培育计划(K2020ZDPY02)。
随着信息显示技术的持续发展,信息显示的安全性问题愈发突出。信息加密显示技术的实现依赖于目标检测技术,需要根据不同信息的特点来选用相应的加密算法。为此,提出一种基于YOLOv7的显著性目标检测算法,该算法可以通过自建数据集标定显...
关键词：YOLOv7 目标检测 深度学习 信息安全 CBAM 加密显示 
基于多尺度注意力UNet++的地震层位识别方法
《石油物探》2025年第2期315-327,共13页杨润湉 马强 王志宝 李菲 吴钧 王如意 
黑龙江省揭榜挂帅科技攻关项目(DQYT-2022-JS-750);中国石油天然气集团有限公司重大科技专项(2021ZZ10-05);黑龙江八一农垦大学自然科学人才支持计划(ZRCQC202310)共同资助。
现有基于深度学习的层位识别方法通常在地震振幅信号特征方面进行处理,而地层之间上、下位置的空间关系、不同尺度特征未得到充分关注,导致普通深度学习网络在识别多个地震层位时容易产生层位识别结果连续性不强和错层等问题。为了充分...
关键词：地震层位解释 UNet++ CBAM注意力模块 MultiResBlock多尺度残差模块 联合损失函数 
基于CBAM的弱监督目标检测
《化工自动化及仪表》2025年第2期191-197,共7页刘均 潘妍 邓海航 
黑龙江省自然科学基金(批准号:LH2023A002)资助的课题。
由于实例级类别标注的缺失,弱监督目标检测网络在精确预测目标位置时面临显著挑战。当前主流策略倾向于采用分阶段学习,然而这一过程可能导致特定对象类别陷入局部最优。为克服此难题,提出一种新的端到端联合训练框架,即构建了一个集成...
关键词：弱监督目标检测 边界框回归 全监督检测 注意力机制 
基于改进YOLOv5的病变叶片检测
《河南科技学院学报(自然科学版)》2025年第2期46-60,共15页郑志强 孙晋吉 蔡书达 叶昊 张宏俊 沙晁毅 
国家自然科学基金(61972208,62272239);国家自然科学基金(青年项目)(62302237)。
目的旨在解决植物叶片病害检测中目标检测技术参数量大、计算复杂度高及病害检测准确率低等问题.方法提出一种改进型轻量级YOLOv5模型.该模型通过集成CBAM(convolutional block attention module)、GhostModule以及BiFPN-Concat模块,降...
关键词：病变叶片检测 WeightedDetect CBAM GhostModule BiFPN 目标检测 
改进生成式对抗网络的不均衡样本转子系统故障诊断
《化工自动化及仪表》2025年第2期239-249,共11页李金赫 段礼祥 姜垣良 冯斌 
中石油战略合作科技专项“海外长输油气管道灾害监测预警及动力设施诊断技术研究”(批准号:ZLZX2020-05)资助的课题。
实际工业应用中转子系统能够采集到的故障样本远少于正常工况样本。针对不同类别样本数量不均衡时传统深度学习模型会倾向于预测出样本更多的类别而忽视较少出现的类别的现状,提出基于条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)结合改进的卷...
关键词：故障诊断 CBAM-CDCGAN模型 转子系统 双路径网络 样本不均衡 生成式对抗网络 
基于改进YOLOv5输电线路异物检测算法研究
《河南师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期115-123,I0008,I0009,共11页刘聪 李丽 许婷婷 胡胜 孔祥斌 
湖北省自然科学基金(2022CFA007).
输电线路异物检测对于电力系统的安全可靠运行具有重要意义.为提高输电线路异物检测的精度,提出了一种基于改进YOLOv5的输电线路异物检测算法.该算法以YOLOv5为基础网络,在YOLOv5的C3模块嵌入Swin Transformer模块,形成C3STR,将其作为...
关键词：YOLOv5 异物检测 输电线 Swin Transformer CBAM SIoU 
C-ResNet:基于注意力机制的垃圾分类网络
《北京联合大学学报》2025年第2期45-51,共7页刘泽宇 方建军 袁涌博 王梓鉴 
正确的垃圾分类不仅能有效保护环境,还为后续的垃圾回收工作打下坚实基础。为了提高垃圾分类的精度和模型的泛化能力,提出了一个C-ResNet网络,采用ResNet101架构,利用CBAM注意力机制,提升对垃圾特征的提取能力,并采用EMA训练机制提高垃...
关键词：垃圾分类 残差网络 CBAM注意力机制 EMA训练机制 
基于改进CBAM注意力机制的MobileNetV3风扇异常状况识别研究
《工业控制计算机》2025年第3期90-92,共3页刘明 王荣燕 王汝旭 武高旭 张佳宁 梁俊祥 
省级大学生创新训练项目(202310448083)。
工业风扇在生产设施中起着至关重要的作用,关键风扇的突然停机对安全生产影响巨大。通过分析在-6 dB噪声环境中的故障风扇发出的声音,提取声音样本的语谱图,采用MobileNetV3模型,针对该模型注意力模块SE(Squeeze-and-Excitation)存在的...
关键词：空洞卷积 CBAM MobileNetV3 迁移学习 SPECTROGRAM 
融合CBAM的违法犯罪类安卓恶意软件检测与分类模型研究
《计算机工程与应用》2025年第6期317-327,共11页刘红玉 高见 
中国人民公安大学网络空间安全执法技术双一流创新研究专项(2023SYL07)。
针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的...
关键词：违法犯罪 安卓恶意软件 RGBA图像 可视化处理 卷积块注意力模块(CBAM) 深度学习 
挑战性环境下基于双尺度CBAM的毫米波雷达与视觉特征融合目标检测
《北京工业大学学报》2025年第3期284-294,共11页任坤 李盼 韩红桂 
国家重点研发计划资助项目(2023YFC3904605);国家自然科学基金资助项目(62125301,62203022)。
针对恶劣天气和低光照对基于深度学习的视觉目标检测算法带来的挑战,提出一种基于双尺度卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)的双模态目标检测算法,旨在通过视觉与毫米波雷达数据的特征融合,提高目标检测算法在...
关键词：深度学习 目标检测 毫米波雷达 特征融合 多模态 注意力机制 
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