余鹏飞

作品数：47被引量：108H指数：6
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供职机构：云南大学信息学院更多>>
发文主题：多尺度电子设备野生菌网络图像更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信自然科学总论更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《无线电工程》《计算机应用与软件》《激光杂志》更多>>
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基于多激发与层级标签的野生菌图像分类
《计算机工程与设计》2025年第4期941-949,共9页龙朝勋 李俊仪 李向阳 李海燕 李红松 余鹏飞 
国家自然科学基金项目(62066046);云南省重大科技专项计划基金项目(202202AD080004)。
为利用生物学多层级类别正确鉴别野生菌种类,提出一种多层级标签的分类网络。引入高效通道注意力(ECA)构建多激发模块,提取并融合多种判别性特征。推广条件概率权重矩阵并以决策融合构建多层级分类器(MHC),实现更广泛的逐层级监督与引...
关键词：野生菌 层级标签 细粒度分类 决策融合 动态加权 KL散度 风险指数 
移动应用开发技术课程的教学设计和实践
《电子技术(上海)》2025年第1期392-394,共3页余鹏飞 鲁进 何乐生 葛孚华 普园媛 谷金晶 
云南大学教改项目。
阐述移动应用开发技术课程内容的特点,在物联网工程课程中面临的教学内容与课时有限、理论与实践学时分配不合理、教学内容与课程特点不匹配等问题,为此,基于课程定位、课程目标、课程设计与课程考核环节,探讨教学设计和实践过程。通过...
关键词：物联网 移动应用开发技术 教学实践 课程设计 
基于改进SSD的目标检测算法被引量：1
《激光杂志》2024年第11期71-76,共6页彭林聪 王克瑞 周浩 李海燕 余鹏飞 
国家自然科学基金(No.62066046);云南省重大科技专项计划(No.202202AD080004)。
针对SSD(Single Shot Multibox Detector)目标检测算法在浅层特征层缺乏语义信息和高层特征层缺乏细节信息造成的漏检、误检等问题,提出了一种改进的SSD目标检测算法。首先引入改进的全面卷积注意力模块CCBAM(Comprehensive Convolution...
关键词：目标检测 CCBAM 特征融合 空洞卷积 RFFM 
自然场景下的中国交通标志检测算法被引量：1
《计算机工程》2024年第11期327-337,共11页王翰文 葛青 朱宁可 余鹏飞 
国家自然科学基金(62066046)。
当前在自然场景下对中国交通标志进行检测时通常存在检测精度和检测速度不平衡的问题,为此,提出一种基于YOLOv5的改进算法。首先根据ShuffleNet V2网络的设计理念,提出改进型轻量化卷积块来代替YOLOv5中的卷积块,以减少网络整体的计算...
关键词：深度学习 交通标志检测 YOLOv5网络 轻量化网络 全局与局部融合 
基于多级区域选择与跨层特征融合的野生菌分类
《计算机工程》2024年第9期179-188,共10页李俊仪 李向阳 龙朝勋 李海燕 李红松 余鹏飞 
国家自然科学基金(62066046)。
近年来误食有毒野生菌导致的中毒事件频发,严重危害人们的身体健康,这使得准确鉴别野生菌变得尤为重要。然而,现有的野生菌分类算法在处理背景噪声大、类间差异小和类内差异大的图片时容易出现识别错误的问题。为了解决这一问题,提出一...
关键词：图像分类 Vision Transformer架构 特征选择 自适应分配 特征融合 标签平滑 
基于Yolov5-MGC的实时交通标志检测被引量：1
《激光与光电子学进展》2024年第12期338-347,共10页朱宁可 葛青 王翰文 余鹏飞 
国家自然科学基金(62066046)。
针对小目标交通标志检测存在的检测精度低、实时性差及模型体积大等问题,提出一种基于Yolov5的实时道路交通标志检测算法。首先,对Mobilenetv3中的倒残差结构进行改进,将其应用于Yolov5的主干网络中,使其更符合轻量网络的设计要求;其次...
关键词：交通标志检测 轻量网络 CARAFE算子 全局与局部融合 实时检测 
基于多尺度YOLOv5的交通标志检测被引量：3
《无线电工程》2024年第3期623-632,共10页朱宁可 张树地 王翰文 李红松 余鹏飞 
国家自然科学基金(62066046)。
针对小目标交通标志检测存在的检测精度低、漏检率高等问题,提出了一种基于多尺度融合的YOLOv5改进算法。在主干网络后输出4个有效特征层以便更好地融合多尺度信息,在主干网络输出的3个特征层中添加改进的多尺度融合注意力机制CBAM_U,...
关键词：交通标志检测 小目标 多尺度融合 CBAM_U 细融合 
基于改进YOLOv5s的车脸检测算法被引量：1
《计算机工程与设计》2024年第3期732-739,共8页余国豪 贾玮迪 余鹏飞 李海燕 李红松 
国家自然科学基金项目(62066046)。
针对车检站中车辆检测的实际需求,提出一种改进YOLOv5s的轻量级车脸检测算法。使用ShuffleNetV2网络作为Backbone,在保证模型检测精度的同时实现模型的轻量化与实时性;将通道-空间注意力(SA-Net)与跨通道注意力(Triplet)相结合,提出一...
关键词：车辆检测 YOLOv5s 轻量级 车脸检测 ShuffleNetV2 注意力机制 跨层特征融合 
双重模态文本引导的图像修复算法
《北京航空航天大学学报》2023年第10期2547-2557,共11页李海燕 陈杰 余鹏飞 李海江 张榆锋 
国家自然科学基金(62266049,62066046);云南省万人计划“教学名师”;云南省智能系统与计算重点实验室项目(202205AG070003)。
为解决现有图像修复算法因缺乏足够的上下文信息导致修复大面积破损时效果差且修复结果不可控的缺陷,提出了双重模态文本引导的图像修复算法。引入文本标签作为修复的控制引导,确保修复结果的整体与区域一致,并增加修复的可控多样性。...
关键词：图像修复 文本引导 注意力机制 文本图像融合 图像文本匹配损失 
语义风格一致的任意图像风格迁移被引量：1
《计算机科学》2023年第7期129-136,共8页颜明强 余鹏飞 李海燕 李红松 
国家自然科学基金(62066046)。
图像风格迁移的目标是通过将目标图像风格迁移到给定的内容图像来合成输出图像。目前已有大量关于图像风格迁移的工作,但这些方法的风格化结果忽略了内容图像不同语义区域的流形分布,同时,大多数方法使用全局统计数据(如Gram矩阵或协方...
关键词：图像风格迁移 流形分布 自注意力机制 特征映射 高阶分布匹配 
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