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电子测量技术
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孙圣和

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电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥，刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容，推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息，以利于社会主义生产建设。
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    结合超轻量级双注意力模块的ShuffleNetV2面部表情识别

    林恩惠王凡谭晓玲
    168-174页
    查看更多>>摘要：针对面部表情识别领域中难以同时实现低参数量与高准确率的挑战,提出了一种结合注意力机制的ShuffleNetV2网络的面部表情识别方法.该方法基于ShuffleNetV2架构,通过微调模型将Relu激活函数替换为PRelu激活函数,进一步提升了模型的特征捕获与分类能力.此外,本文创新性地引入了一种超轻量级双注意力模块LDAM,该模块结合了DCAM注意力机制与空间注意力机制,并通过捷径连接技术集成到优化后的ShuffleNetV2模型中,以增强模型对细节特征的识别能力及分类效果.在FER2013和CK+两大公认的面部表情识别数据集上的实验结果显示,本方法分别达到了69.12％和94.77％的识别准确率,同时保持了低至1.25的模型参数量.这一成果不仅展示了在保持模型轻量化的同时提升识别性能的可能性,而且通过实验验证了所提出方法的高效性和实用性.

    面部表情识别方法的改进激活函数空间注意力机制轻量化模型超轻量级双注意力模块

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    • 万方数据
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    双阶段噪声自适应超声图像分割网络

    王霞霞张炫吴兴隆黄青...
    175-183页
    查看更多>>摘要：在医学图像分割领域,不同设备或参数的噪声干扰对模型的泛化产生负面影响.为解决由不同噪声源导致的分割模型性能下降问题,提出了一种自适应噪声污染的双阶段高效分割模型NANet.该模型主要包括两部分:去噪和分割.其中去噪部分采用无监督的U型自动编码器结构,结合频域可学习的去噪模块,以缓解噪声引起的目标域差异.分割部分基于DeepLabv3+架构构建模块,聚焦于提高噪声污染超声图像中目标的分割准确度和泛化能力.实验测试了4个不同的超声数据集在受到均匀、高斯和椒盐噪声污染下,模型的分割性能.实验结果表明,所提出的NANet在臂丛神经超声数据集的原始图像、受均匀噪声、高斯噪声以及椒盐噪声污染的图像数据上分割的Dice系数分别为79.71％、78.51％、79.75％和79.1％.对比实验显示,NANet在不同噪声类型的超声图像上的分割性能明显优于传统分割方法,其中在高斯和椒盐噪声污染的超声图像上,准确率相比U-Net、DeepLabv3+和AttUNet方法均提高超过10％.结果验证了所提出的NANet在不同噪声环境中的鲁棒性和泛化能力.

    医学图像图像分割图像去噪噪声自适应

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    基于低成本FPGA的深度卷积神经网络加速器设计

    杨统肖昊
    184-190页
    查看更多>>摘要：现有的深度卷积神经网络在推理过程中产生大量的层间特征数据.为了在嵌入式系统中保持实时处理,需要大量的片上存储来缓存层间特征映射.本文提出了一种层间特征压缩技术,以显著降低片外存储器访问带宽.此外,本文针对FPGA中BRAM的特点提出了一种通用性的卷积计算方案,并从电路层面做出了优化,既减少了访存次数又提高了DSP的计算效率,从而大幅提高了计算速度.与CPU运行MobileNetV2相比,文章提出的深度卷积神经网络加速器在性能上提升了6.3倍;与同类型的DCNN加速器相比,文章提出的DCNN加速器在DSP性能效率上分别提升了17％和156％.

    深度卷积神经网络现场可编程门阵列深度学习

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    基于PC-BRISK的岩石显微图像拼接

    卢文祥何小海员旭拓滕奇志...
    191-198页
    查看更多>>摘要：传统的配准算法在高分辨率岩石显微图像上配准准确率低、配准速度慢.此外,在显微岩石薄片全景拼接过程中,由于单视域画面可能存在有效内容缺失而无法提取到有效特征点,或者纹理单一提取到的特征点较少的情况,造成全景图像拼接失败.针对上述问题提出了一种基于改进相位相关法的BRISK图像拼接算法.通过提取待配准图像之间的相似区域,对相似区域进行BRISK图像配准,采用由载物台运动规律得出的最佳匹配模型来配准无特征点图像,最终完成岩石薄片图像的全景拼接.实验结果表明,本文提出的算法相较于传统算法,在配准方面达到87.5％的准确率,每组配准耗时2.662 s,具有配准速度快、配准准确率高的优势.此外,本文提供了一种岩石薄片全景拼接的方法,具有实时拼接的实际应用价值.

    岩石显微图像相位相关法BRISK特征匹配

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