EMA

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基于YOLOv8n-PEM的低信噪比无人机射频信号识别
《电光与控制》2025年第4期96-103,共8页刘坤 孔令轩 晏行伟 
国家自然科学基金(62173124,62101563);河北省自然科学基金(F2022202064)。
针对当前无人机射频信号识别模型在低信噪比条件下识别准确率较低,且不支持检测信号持续时间、带宽等关键参数的问题,提出了基于YOLOv8n-PEM目标检测模型的无人机射频信号识别方法。该方法首先将原始无人机射频信号做基于离散小波变换...
关键词：无人机 射频信号识别 YOLOv8 时频图 部分卷积 EMA机制 
基于改进YOLOv7的输送带钢丝绳芯断裂检测研究
《兰州工业学院学报》2025年第2期26-31,共6页金鑫 李敬兆 刘泽朝 
国家自然科学基金资助项目(52374154);安徽理工大学研究生创新基金资助项目(2022CX1008)。
为了解决X射线在钢丝绳芯输送带检测中存在电离辐射,且断裂故障尺度变化大,导致检测人员安全和现有模型精度较低等问题,提出基于太赫兹技术的钢丝绳芯输送带断裂检测方法。首先使用太赫兹波对钢丝绳芯输送带进行扫描成像,并通过直方图...
关键词：钢丝绳芯输送带 太赫兹技术 YOLOv7模型 EMA注意力机制 CoordConv模块 Soft-NMS 
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 
基于深度学习的草莓成熟度检测方法
《江苏农业科学》2025年第5期89-94,共6页鲍宜帆 张一丹 樊彩霞 刘胜 
国家自然科学基金(编号:62001423)。
针对草莓成熟度检测自动化和精确性低的问题,提出一种基于改进的YOLO v8模型的检测方法。首先,通过现场拍摄和网络爬虫技术建立涵盖多种成熟度状态的草莓数据集,为后续模型的训练和验证提供坚实的基础。其次,对YOLO v8模型进行多方面改...
关键词：深度学习 草莓成熟度 YOLO v8 DCN v3 MDPIoU损失函数 EMA注意力机制 
基于YOLOv8n的轻量化鱼类检测算法
《现代电子技术》2025年第5期79-85,共7页王明慧 陈燕 寇立伟 窦银科 
国家重点研发计划(2022YFC2807603);山西省基础研究计划资助项目(202203021211175,202103021223048)。
目前极区是通过声呐探测结合人工捕捞统计的方法对鱼类进行监测考察,该方法受经济成本和作业区域、时间的限制。基于深度学习的目标检测算法可在满足经济性要求的同时对鱼类进行识别检测,然而传统的目标检测算法往往参数量、计算量较大...
关键词：鱼类检测 YOLOv8n 轻量化 极区 声呐探测 EMA注意力机制 
YOLOESD-基于改进YOLOv8的海洋垃圾图像检测
《计算技术与自动化》2025年第1期41-45,58,共6页李翠 王姣 
海洋垃圾不仅严重威胁海洋动物的健康及其栖息地,由其释放的有毒物质进入食物链后对人类身体健康同样造成消极影响。由于海洋图像受到光照投影的影响,并且垃圾的尺寸通常较小,以往的目标检测算法对海洋垃圾的检测性能并不理想,因此提出...
关键词：目标检测 小目标检测 海洋垃圾检测 EMA注意力机制 Stem模块 YOLOESD 
基于IG-EMA-U2Net的黄铁矿浮选泡沫图像分割算法
《金属矿山》2025年第3期202-209,共8页杜荣谦 刘琼 刘光举 
国家自然科学基金项目(编号:62173261)。
浮选泡沫的表面视觉特征是浮选工况和相关工艺指标的指示器,传统的浮选泡沫图像分割方法存在特征提取能力弱、边缘分割不准确、容易造成漏分割等问题。为解决这一现实问题,以便更科学、客观地实现对浮选作业的智能化控制,研究以黄铁矿...
关键词：泡沫浮选 图像分割 U2Net EMA模块 GhostConv 
基于改进YOLOv7识别算法的船舶检测识别方法研究
《起重运输机械》2025年第3期52-59,共8页袁学飞 汪硕晶 孙庆兵 张强 
文中针对复杂环境下现有内河船舶检测识别方法存在实时性差,漏检率、误检率高的问题,提出基于改进YOLOv7-tiny的内河船舶检测识别方法。使用K-means++聚类算法确定锚框,解决预设锚框不适用船舶极端目标尺寸检测的问题。引入SiLU激活函...
关键词：船舶检测 YOLOv7-tiny K-means++聚类 SiLU GSConv卷积 EMA 
基于改进YOLOv8n的水面残留饲料检测算法
《渔业现代化》2025年第1期80-88,共9页郑海锋 江林源 文露婷 周秀珊 介百飞 文家燕 
国家自然科学基金(61963006);广西自然科学基金面上项目(2018GXNSFAA050029,2018GXNSFAA294085);广西科技重大专项(桂科AA22068064,桂科AA22068066);广西重点研发计划(桂科AB23075093,桂科AB22035066)。
在水产养殖中,水面残留饲料的实时检测可以有效减少饲料浪费和水污染,在经济效益和生态效益方面是双赢的局面。由于水面残留饲料的特殊性,如尺寸小、密集程度高等,使得水面残留饲料检测表现不佳。该研究提出了一种基于改进YOLOv8n的水...
关键词：水面残留饲料 改进YOLOv8n 小目标检测层 C2f_Faster_EMA ICBAM 
改进YOLOv10的钢材表面缺陷检测方法
《电子测量技术》2025年第4期158-168,共11页吴葛 朱宇凡 叶天成 
教育部2020年第二批新工科研究与实践项目(E-NYDQHGC20202219)资助。
针对工业系统现有钢材表面缺陷检测模型较老,准确率有限,存在错判漏判的问题,提出了一种改进YOLOv10的钢材表面缺陷检测方法FAA-YOLO。该方法通过引入轻量化网络FasterNet和多尺度注意力机制EMA,设计了C2f_Faster_EMA模块,实现Backbone...
关键词：钢材表面缺陷检测 YOLOv10 FasterNet EMA AFGC ASF-YOLO 
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