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A Swin Transformer and Residualnetwork Combined Model for Breast Cancer Disease Multi-Classification Using Histopathological Images
《Instrumentation》2024年第1期112-120,共9页Jianjun Zhuang Xiaohui Wu Dongdong Meng Shenghua Jing 
By the National Natural Science Foundation of China(NSFC)(No.61772358),the National Key R&D Program Funded Project(No.2021YFE0105500),and the Jiangsu University‘Blue Project’.
Breast cancer has become a killer of women's health nowadays.In order to exploit the potential representational capabilities of the models more comprehensively,we propose a multi-model fusion strategy.Specifically,we ...
关键词：breast cancer pathological image swin transformer ResNet101 focal loss 
基于Swin Transformer的柔性直流电网单端量故障诊断被引量：6
《电力建设》2023年第5期53-60,共8页杨隽豪 韦延方 王鹏 王晓卫 曾志辉 
国家自然科学基金(61703144)。
针对柔性直流电网现有故障诊断方法存在精度不高、易受过渡电阻影响、需人工整定阈值、不满足速动性等问题,提出了一种基于Swin Transformer的柔性直流电网单端量故障诊断方法。首先,采集故障时暂态电压时域数据,并且经数据处理转化为...
关键词：柔性直流电网 swin transformer 故障诊断 格拉姆角场 单端量 
基于改进Swin Transformer的壁画修复算法
《现代计算机》2024年第22期42-48,共7页严杰 
针对壁画因为自然、人为破坏等因素所产生的损坏,传统的图像修复方法无法获得图像的高级语义信息,常规的基于深度学习的方法又存在边缘模糊以及大面积修复效果不佳的情况。为了更加合理的恢复破损壁画的原貌,利用传统卷积的局部特征提...
关键词：文物保护 图像修复 Swin Transformer 
融合CNN和ViT的乳腺超声图像肿瘤分割方法
《智能系统学报》2024年第3期556-564,共9页彭雨彤 梁凤梅 
山西省重点研发计划项目(202102030201012).
针对乳腺超声图像肿瘤区域形状大小差异大导致分割困难,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)建模长距离依赖性和空间相关性方面存在局限性,视觉Transformer(vision Transformer,ViT)要求数据量巨大等问题,提出一种融合CNN...
关键词：卷积神经网络 乳腺超声图像分割 Swin Transformer 交叉注意力机制 混合损失函数 可形变卷积 多头跳跃注意力 深度学习 
一种改进YOLOX_S的火焰烟雾检测算法被引量：6
《科学技术与工程》2024年第8期3298-3307,共10页谢康康 朱文忠 肖顺兴 谢林森 
四川省科技研发重点项目(2019YFG0200);四川省科技创新(苗子工程)培育项目(2022049);四川轻化工大学研究生创新基金(Y2022134)。
针对目前在火灾预警方面还存在火焰烟雾检测效果差、误报率高等问题,在YOLOX框架下提出改进YOLOX_S目标检测算法。首先在数据集建立方面,采用的数据集包括Bilkent University公开的数据集和部分自建数据集,共计9621张图片。并且通过对...
关键词：YOLOX swin transformer 加权双向特征金字塔网络(BiFPN) 火焰烟雾检测 注意力机制 
Intelligent diagnosis of retinal vein occlusion based on color fundus photographs被引量：1
《International Journal of Ophthalmology(English edition)》2024年第1期1-6,共6页Yu-Ke Ji Rong-Rong Hua Sha Liu Cui-Juan Xie Shao-Chong Zhang Wei-Hua Yang 
Supported by Shenzhen Fund for Guangdong Provincial High-level Clinical Key Specialties(No.SZGSP014);Sanming Project of Medicine in Shenzhen(No.SZSM202011015);Shenzhen Science and Technology Planning Project(No.KCXFZ20211020163813019).
AIM:To develop an artificial intelligence(AI)diagnosis model based on deep learning(DL)algorithm to diagnose different types of retinal vein occlusion(RVO)by recognizing color fundus photographs(CFPs).METHODS:Totally ...
关键词：deep learning artificial intelligence Swin Transformer diagnostic model retinal vein occlusion color fundus photographs 
基于Swin Transformer的改进Faster R-CNN水表数字检测
《中国测试》2024年第S2期194-202,共9页孙立云 袁玉英 罗永刚 张玺 赵金洋 齐瑞洁 乔世超 
国家自然科学基金项目(62076152);张店区校城融合发展计划项目(2021JSCG0018);淄博市科技型中小企业创新能力提升工程项目(2023tsgc0043)
针对现有的水表数字识别算法存在的效率和准确率较低的问题,制作4000张字轮式水表图片数据集,并提出一种改进的Faster R-CNN检测算法。改进的Faster R-CNN引入Swin Transformer代替传统的卷积网络作为特征提取网络,并对其轻量化处理,即...
关键词：Faster R-CNN 水表数字检测 Swin Transformer FPN Focal Loss 
基于Swin Transformer和双层路由注意力的多标签图像分类算法被引量：1
《测试技术学报》2024年第4期413-419,共7页张震 王贺 宋宏旭 
图像分类是图像处理中一项基础而又重要的工作。单一标签的图像分类已经无法满足人们的需求,研究者们开始关注于多标签图像分类。本文提出了一种Swin Transformer进行特征提取,由双层路由注意力模块进行特征处理的多标签图像分类框架。S...
关键词：深度学习 多标签分类 Swin Transformer 双层路由注意力模块 
联合自适应核和Transformer的脊柱磁共振成像多类别分割网络
《生物医学工程研究》2024年第2期108-114,共7页郑州 王苹苹 张魁星 
山东省自然科学基金资助项目(ZR2020QF043,ZR2022QG051);山东省中医药科技项目(Q-2023045)。
针对脊柱磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)结构复杂,存在多余组织、噪声及伪像的问题,本研究设计了一种联合自适应核和Transformer的脊柱MRI实例多类别分割网络。以Swin Transformer作为骨干网络,通过引入稠密连接模块减少...
关键词：脊柱图像分割 磁共振成像 Swin Transformer 稠密连接 自注意力核选择 
ST-LaneNet: Lane Line Detection Method Based on Swin Transformer and LaneNet
《Chinese Journal of Mechanical Engineering》2024年第1期130-145,共16页Yufeng Du Rongyun Zhang Peicheng Shi Linfeng Zhao Bin Zhang Yaming Liu 
Supported by National Natural Science Foundation of China(Grant Nos.51605003,51575001);Natural Science Foundation of Anhui Higher Education Institutions of China(Grant No.KJ2020A0358);Young and Middle-Aged Top Talents Training Program of Anhui Polytechnic University of China.
The advancement of autonomous driving heavily relies on the ability to accurate lane lines detection.As deep learning and computer vision technologies evolve,a variety of deep learning-based methods for lane line dete...
关键词：Autonomous driving Lane line detection Deep learning Swin transformer 
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