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检索条件："关键词=SE-net注意力模块 "
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基于改进Yolov5l的航空小目标检测算法被引量：1
《计算机工程与设计》2023年第9期2610-2618,共9页戴得恩 朱瑞飞 陈长征 秦磊 马经宇 
国家自然科学基金项目(62105328);国家重点研发计划基金项目(2019YFE0127000);吉林省重大科技专项基金项目(20200503002SF)。
针对航空图像小目标检测存在的检测精度低、误检与漏检严重等问题,提出一种基于改进Yolov5l的航空小目标检测算法(AS-Yolov5)。在Yolov5的主干特征提取网络中引入空洞卷积,使用Transform的Decode模块,在特征融合网络中新增检测头,FPN+PA...
关键词：航空小目标检测 Yolov5l模型 空洞卷积 SE-Net注意力模块 权重融合 深度学习 目标检测 
基于Densenet模型的步态相位识别研究
《电子测量技术》2025年第1期119-128,共10页付明凯 王少红 马超 
步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术,精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征(步速、步幅等)的随机性,本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态相位...
关键词：步态相位 Densenet SE-net注意力模块 空间通道注意力模块 
基于改进YOLOv5s的安全帽检测算法被引量：25
《北京航空航天大学学报》2023年第8期2050-2061,共12页赵睿 刘辉 刘沛霖 雷音 李达 
针对现有安全帽检测算法难以检测小目标、密集目标等缺点,提出一种基于YOLOv5s的安全帽检测改进算法。采用DenseBlock模块来代替主干网络中的切片结构,提升网络的特征提取能力;在网络颈部检测层加入SE-Net通道注意力模块,引导模型更加...
关键词：安全帽检测 YOLOv5s算法 数据增强 DenseBlock模块 SE-Net注意力模块 
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