本期推出一种基于 1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM 的多模态融合分类模型,在故障诊断任务上效果显著! 将时频图像和一维时序信号相结合,并使用CBAM注意力机制优化的ResNet和GRU多模态特征融合模型,来进行故障信号分类,能够有效地结合时频图像空间特征和一维信号时间序列特征
西北农林科技大学秦立峰副教授团队的文章《基于弱监督下改进的CBAM-ResNet18模型识别苹果多种叶部病害》#智慧农业 #西北农林科技大学 #苹果病虫害 - 智慧农业资讯于20230815发布在抖音,已经收获了572个喜欢,来抖音,记录美好生活!
1.1 模型简介 将时频图像和一维时序信号相结合,并使用CBAM注意力机制优化的ResNet和GRU多模态特征融合模型,来进行故障信号分类,能够有效地结合时频图像空间特征和一维信号时间序列特征,能够充分利用多模态特征的优势。 ● 数据集:CWRU西储大学轴承数据集 ● 环境框架:python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运行 ●...
识别准确率方面 , 该模型对苹果 5 种病害的平均识别准确率达到 98.44% , 改进的 CBAM-ResNet18 相比改进前的 ResNet18 提高了 1.47% , 且高于 VGG16 ,DesNet121 ,ResNet50 ,ResNeXt50 ,EfficientNet-B0 和 Xception 对照模 型; 在学习效率方面 , 改进的 CBAM-ResNet18 相对于 ResNet18 在参数量增加 ...
把收集到的水果图像按照随机取样的方法划分为80%训练集和20%测试集两部分,采用旋转、平移和裁剪等技术扩充水果图像数据集的多样性和变化性,本文提出CBAM-ResNet50网络模型与MobileNet-v3、VGG16、AlexNet、Xception、ResNet50网络模型的识别效果进行对比,试验结果表明,该模型能够有效识别出几种常见的水果图像,相较于...
CBAM又双叕被秒了?即插即用-CAFM注意力卷积模块,适用于图像数据暴力涨点! 小周天天卷AI 02:28 即插即用-最新时间卷积模块打败Transformer、LSTM、传统TCN!用于时序分类、时序预测、异常检测! 小周天天卷AI 18253 02:13 即插即用-CVPR2024可变形卷积模块DCNv4,更少的参数更高的指标!
针对苹果叶部病害图像在仅有图像类别标注的弱监督的条件下识别准确率低的问题,提出了一种基于改进的CBAM-ResNet算法进行苹果叶部病害识别.以ResNet18作为基础模型,对轻量级卷积块注意力模块(Convo?lutional Block Attention Module,CBAM)注意力机制中通道注意力模块中的多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)进行升维改进...
摘要：针对苹果叶部病害图像在仅有图像类别标注的弱监督的条件下识别准确率低的问题，提出了一种基于改进的CBAM-ResNet算法进行苹果叶部病害识别。以ResNet18作为基础模型，对轻量级卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）注意力机制中通道注意力模块中的多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）...
即插即用-打败传统CNN和Transformer的创新模块!指标提升,参数减少、模型涨点 小周天天卷AI 【很直接但很有用】多模态融合暴力涨点!一个有前景且易中稿的好思路!(附代码) 卓卓的AI流水账 即插即用-2024最新卷积注意力机制模块,秒杀CBAM,空间、通道、多尺度三重注意力机制 ...
本期推出一种基于 1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM 的多模态融合分类模型,在故障诊断任务上效果显著! 将时频图像和一维时序信号相结合,并使用CBAM注意力机制优化的ResNet和GRU多模态特征融合模型,来进行故障信号分类,能够有效地结合时频图像空间特征和一维信号时间序列特征,能够充分利用多模态特征的优势。