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GHOST: 作品数：1482被引量：1544H指数：15; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：柏劲松李平李晓艳吕志刚王鹏更多>>; 相关机构：南京航空航天大学长江大学中国工程物理研究院贵州大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划福建省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>

基于改进YOLOv8+DeepSORT的多目标车辆跟踪算法研究: 《现代信息科技》2025年第7期52-57,共6页徐英卓张渊博刘晓天; 针对实际交通场景下车辆跟踪算法复杂度高、计算量大,难以在资源有限的设备中应用的问题,提出一种基于改进YOLOv8+DeepSORT的多目标车辆跟踪算法。在骨干网络中引入轻量化的GhostNet卷积神经网络,将Conv替换为GhostConv,在保证模型轻量...; 关键词：车辆目标跟踪 YOLOv8 DeepSORT Ghost卷积轻量型 CBAM 损失函数

Cosmography of non-interacting ghost and generalized ghost dark energy models in f(Q)gravity: 《Communications in Theoretical Physics》2025年第4期102-116,共15页M Sharif Madiha Ajmal; This paper aims to develop non-interacting ghost dark energy and generalized ghost dark energy models within the framework of f(Q)theory using the correspondence scheme.We use pressureless matter and a power-law scale...; 关键词：cosmological evolution dark energy models f(Q)gravity

基于MDAM-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法: 《北京航空航天大学学报》2025年第4期1172-1184,共13页郭俊锋谭宝宏王智明; 国家自然科学基金(51465034)。; 针对传统故障诊断方法特征提取不充分、计算复杂及在变工况下识别准确率低的问题,提出一种基于混合域注意力机制(MDAM)-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法。采用马尔可夫转移场(MTF)将轴承振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图;利用G...; 关键词：滚动轴承故障诊断马尔可夫转移场 Ghost卷积注意力机制

基于时频图与改进ResNet-18网络的滚动轴承故障诊断: 《新乡学院学报》2025年第3期72-76,共5页郝江涛邓宇轩朱命国杨纪民; 针对传统的滚动轴承故障检测方法准确率和效率低下的问题,提出一种基于时频图和改进ResNet-18网络的滚动轴承故障检测方法。首先由连续小波变换将滚动轴承的一维故障信号转换为时频图,其次选择ResNet-18网络作为骨干网络,同时引入Ghost...; 关键词：轴承故障诊断 ResNet网络 Ghost模块压缩激励机制

基于轻量化神经网络的桃树叶片病害检测方法: 《江苏农业科学》2025年第5期138-146,共9页王博胡蓉华; 国家自然科学基金(编号:62006028);湖北省自然科学基金(编号:2023AFB909)。; 针对当前桃树叶片病害检测存在精度低、漏检和误检的问题,以及将网络部署到移动端后由于参数量和计算量过大而导致检测速度慢的问题,提出以YOLO v5网络为基础的一系列改进方法。首先,使用EIoU边界框回归损失函数加快预测框收敛过程,使...; 关键词：轻量化检测模型桃树叶病害检测 GHOST SimAM注意力机制轻量化神经网络 YOLO v5

基于GSV-YOLO的飞机起落架缺陷检测方法研究: 《电子测量技术》2025年第5期175-183,共9页李博许子威钟飞陈义华; 湖北省重点研发计划项目(2023BAB088)资助。; 飞机起落架缺陷检测对于确保飞行安全具有重要意义。针对现有目标检测方法存在的精度不足、模型参数量大等问题,提出了一种名为GSV-YOLO的飞机起落架缺陷检测方法,该方法基于YOLOv7-tiny并对其进行改进。首先,采用Ghost卷积替代YOLOv7-t...; 关键词：飞机起落架缺陷检测 YOLOv7-tiny Ghost卷积深度学习

基于改进YOLOv5的口罩佩戴识别研究: 《中国新技术新产品》2025年第6期44-46,共3页韦伟陶亚明王翔翔; 目前,检测人们是否戴口罩主要基于人工检查,但是该方法过于消耗人力成本,也会带来更多感染风险。为了解决该问题,本文采用一种改进的YOLOv5算法,可以实时检测佩戴情况。该算法在特征金字塔中引入注意力机制,增强对输入图像中重要部分的...; 关键词：深度学习 Ghost卷积 YOLO 人脸口罩检测

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YOLOv5s-Ghost的PCB缺陷检测系统设计: 《机械设计与制造》2025年第3期354-357,361,共5页冯桑温佳旺张泳陈兴彬; 国家自然科学基金青年项目(52105148)。; 这里针对常见的PCB制造缺陷,设计了一种了基于卷积神经网络的视觉检测系统。首先搭建了包括图像采集、检测结果显示与标记等模块的系统平台。通过数据采集平台拍摄PCB样本作为训练数据,使用均值滤波和数据增强技术对图像进行处理和扩充...; 关键词：机器视觉 YOLOv5 缺陷检测轻量化

一种改进YOLOv8的水下声呐图像目标检测方法: 《应用科技》2025年第1期34-40,共7页刘凡诚邢传玺魏光春崔晶董赛蒙; 国家自然科学基金项目(61761048);云南省基础研究专项面上项目(202101AT070132).; 为解决水下声呐图像中目标形状小、信息少等识别精度低带来的漏检、误检问题,本文提出一种改进YOLOv8水下声呐图像目标检测方法(YOLOv8-Underwater Sonar Image,YOLOv8-USI)。首先对水下声呐图像进行图像增强、图像降噪等预处理,并利用...; 关键词：侧扫声呐图像图像降噪目标检测 YOLOv8-USI 过拟合数据增强生成对抗网络 GhostNet模块

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