ECA

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基于ECA-1D-CNN的TDLAS的静脉用药浓度定量分析方法研究
《光谱学与光谱分析》2025年第5期1341-1347,共7页朱永炳 蔡玉琴 蒋力耀 雷春 滕龙 王德旺 陶治 
国家自然科学基金项目(62205153);国家重点研发计划课题(2022YFB4401301);国家自然科学基金重大研究计划项目(92264103)资助。
静脉用药溶质浓度的定量分析一直是静配中心药物检测的研究热点,但常规的调配和复核手段都是借助人工操作,存在药液浓度把控受限、人工复核压力繁重且低效等问题,因此提出一种对静脉药物溶质浓度准确、便捷、无损的检测方法显得至关重...
关键词：葡萄糖混合溶液 TDLAS 一维卷积神经网络 高效通道注意力机制 
基于迁移学习和改进EfficientNet-B0的脑肿瘤分类算法
《电子科技》2025年第4期46-51,共6页王勇 杨义龙 范晓晖 周雷 孔祥勇 
国家自然科学基金(61906121)。
针对现有脑肿瘤分类模型和方法复杂度高以及识别率低等问题,文中提出一种基于改进EfficientNet-B0的模型用于3种脑肿瘤分类。在数据预处理阶段,使用ROI(Region of Interest)特征裁剪出脑肿瘤图像的关键特征区域,并按肿瘤类型扩增数据集...
关键词：脑肿瘤分类 深度学习 卷积神经网络 阈值化处理 类平衡 EfficientNet ECA注意力机制 CBAM注意力机制 
基于改进YOLOv8的X线安检图像违禁品检测方法
《四川师范大学学报（自然科学版）》2025年第2期253-260,共8页毛玮杨 杨军 刘栩栋 梁道正 
国家自然科学基金(62006165);四川省自然科学基金(2022NSFSC0552)。
人工安检效率低,易出错,实现基于人工智能的自动安检是安检的发展趋势.针对YOLOv8目标检测模型在X线违禁品检测中检测精度低和对少量类别漏检率高的问题,对YOLOv8模型进行改进.在YOLOv8n的基础上修改网络结构,引入注意力机制,提出带有...
关键词：YOLOv8n ECA注意力 深度学习 X线图像 违禁品检查 
基于改进ShuffleNet V2的水稻磷素营养诊断方法
《中国稻米》2025年第2期20-28,34,共10页黄淑梅 杨红云 孔杰 吴正 
国家自然科学基金(62162030,61562039)。
为了更精确地诊断水稻的磷素营养状况,进而促进水稻的健康生长,我们提出了一种基于改进ShuffleNet V2的水稻磷素营养诊断方法。该方法的核心是在ShuffleNet V2网络模型引入ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制,以优化原有模型...
关键词：水稻 磷素营养诊断 ECA注意力机制 注意力池化 迁移学习 
基于自适应ECA的串联故障电弧检测
《燕山大学学报》2025年第2期137-145,共9页袁建华 黄淘 卢云 
湖北省自然科学基金资助项目(2020CFB248)。
在用户侧负载不断增加和复杂的情况下,串联故障电弧变得更加难以有效识别,威胁到了线路的安全和系统的运行。以往的检测方法多采用二维或三维模型,相比于一维模型通常需要更大的计算量,且较少关注特征通道间的信息。由此提出一种基于自...
关键词：串联故障电弧 高效通道注意力 残差结构 卷积神经网络 电弧检测 
基于ResNet18-ECA的管道焊缝交点定位方法
《管道保护》2025年第2期62-68,77,共8页肖放 杨理践 田野 耿浩 
国家自然科学基金青年资助项目“管道缺陷漏磁内检测正向问题解析方法研究”(62101356)。
环焊缝和螺旋焊缝交点的准确识别可作为目标管节精确定位的判断依据,因此,使用一种高效且智能的识别方法是非常有必要的。针对长距离管道焊缝交点的智能识别定位问题,提出了一种基于改进残差神经网络(residual neural net⁃work18,ResNet...
关键词：漏磁检测 残差神经网络 焊缝交点 注意力机制 
基于Transformer的报纸版面分割方法研究
《南京师大学报(自然科学版)》2025年第1期109-118,共10页朱一凡 高华 业宁 
国家重点研发计划项目(2016YFD0600101)。
大数据背景下信息的检索与研究对海量传统纸媒的数字化提出了挑战,得益于不断发展的计算机视觉与人工智能方法,DETR模型可被应用于报纸版面分割.针对原模型在版面分割中存在的检测速度慢、参数量大及分类不精准等问题,本文提出了采用Shu...
关键词：版面分割 DETR ShuffleNet V2 特征金字塔 ECA通道注意力 
基于Ghost卷积与自适应注意力的点云分类
《现代电子技术》2025年第6期106-112,共7页舒密 王占刚 
点云Transformer网络在提取三维点云的局部特征和携带的多级自注意力机制方面展现出了卓越的特征学习能力。然而,多级自注意力层对计算和内存资源的要求极高,且未充分考虑特征融合中层级间以及通道间的区分度与关联性。为解决上述问题,...
关键词：点云分类 Transformer网络 Ghost卷积 特征增强融合模块 ECA通道注意力 特征学习 
基于DDE-BIT的无人机高速公路护栏损坏检测
《现代电子技术》2025年第4期123-129,共7页王洋 郭杜杜 帅洪波 
新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2022B01015-3);重点实验室开放课题(2023ZDSYSKFKT06);新疆交通投资集团有限责任公司科技研发项目(XJJTZKX-FWCG-202401-0045)。
针对现有方法对无人机高速公路护栏损坏检测存在边缘信息提取效果差、识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的变化检测模型DDE-BIT。首先,采用深度可分离卷积优化主干网络Resnet18,减少模型的参数数量,降低计算成本;然后,在主干网络...
关键词：护栏损坏检测 无人机 ECA注意力机制 深度可分离卷积 图像处理 信息提取 
利用ECABiF-Y5n提高足球比赛中的目标检测精度
《计算机科学与应用》2025年第2期83-93,共11页于兆廷 杨建柏 
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(2021-KYYWF-0180)。
在足球赛事中,对运动员和球实施目标识别,能够为自动化的跟踪与拍摄系统提供必要的算法支撑。针对传统技术在识别球员和足球方面准确度不足的情况,本文介绍了一种改进的检测方法,该方法结合了ECA注意力机制和BiFPN (即加权双向特征金字...
关键词：目标检测 YOLOv5 ECA注意力机制 加权双向特征金字塔 
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