创新二:基于CBAM注意力机制优化的ResNet CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种用于卷积神经网络(CNN)的注意力机制,旨在提高模型的表示能力。CBAM通过结合通道注意力(Channel Attention)和空间注意力(Spatial Attention)来增强特征表示,从而提升模型性能。 将CBAM 模块插入到 Re
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 ●...
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。
基于ResNet-CBAM模型的动物情绪识别系统是由同济大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0259621,属于分类,想要查询更多关于基于ResNet-CBAM模型的动物情绪识别系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
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 01:49 ICCV2023多尺度空间特征提取模块 即插即用 ai缝合大王 39880 03:03 (IEEE 2024)即插即用特征增强模块FEM,涨点起飞起飞了 ai缝合大王 45630 02:54
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 , 放大苹果叶部病害特征细节 ; 将改进的 CBAM 融入残差模块中 , ...
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...
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）...
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。
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。