其次,采用主流的卷积神经网络变体 EfficientNet,结合CBAM 注意力机制和贝叶斯超参数优化方法对卷积神经网络进行训练。最后,使用 NSL-KDD、CIC-IDS2017 两个真实网络攻击数据集进行实验,验证本文方法的有效性。异常流量检测模型整体流程如图 1 所示。 图1 异常流量检测模型整体流程 2.1 数据描述和处理 2.1.1 数据描述 ...
首先,本文提出了一种数据转换方式,将电力资产信息网络数据以基于时间的块为单位,通过维度变换将一维的攻击数据转换到二维空间,并将其可视化。其次,采用主流的卷积神经网络变体 EfficientNet,结合CBAM 注意力机制和贝叶斯超参数优化方法对卷积神经网络进...
其中,通过求平均值和最大值得到了平均特征和最大特征,然后将它们拼接在一起,通过一个卷积层得到注意力权重。 CBAM模块是一个包含了CAM和SAM模块的模块。其中,通过CAM模块得到通道注意力权重,通过SAM模块得到空间注意力权重,然后将它们相乘得到最终的注意力权重。 这些模块可以用于构建卷积神经网络,用于图像分类、目标检...
CBAM( Convolutional Block Attention Module )是一种轻量级注意力模块的提出于2018年,它可以在空间维度和通道维度上进行Attention操作。论文在Resnet和MobileNet上加入CBAM模块进行对比,并针对两个注意力模块应用的先后进行实验,同时进行CAM可视化,可以看到Attention更关注目标物体。 CBAM包含CAM(Channel Attention Module)和SA...
sys_gui .py 运行时生成界面,可实现单张图片的读取,以及对单张图片的预测 训练方案 模型方面采用的是efficientnet-b5,在原始b5模型中增加了cbam注意力模块,数据增强方面使用了随机裁切、翻转、auto_augment、随机擦除以及cutmix, 损失函数采用CrossEntropyLabelSmooth,训练策略方面采用了快照集成(snapshot)思想。 第点...
The rest of this essay is organized as follows: The dataset, the UNet-based model architecture, the use of Depthwise Separable Convolutions, and the incorporation of attention mechanisms, such as Non-Local Attention and the CBAM Module, are all covered in Section “Methodology” (Methodology). ...
自定义层和模块: 在 EfficientNet 的基础上增加一些自定义的卷积层或注意力机制(如 SE 注意力模块、CBAM),增强模型对特征的捕捉能力,特别是在数据复杂性较高的情况下。 多任务学习: 如果有更多相关任务(例如多标签分类、目标检测等),可以将这些任务集成到同一个模型中,通过共享权重提升模型的性能,并有效利用标注数...
Deep learning AI-driven food classification EfficientNetB7 Convolutional block attention module (CBAM) Transfer learning 1. Introduction 1.1. The concept and importance of study The classification, detection, and segmentation of food images using AI and computer vision offer significant potential for innova...
CBAM - https://arxiv.org/abs/1807.06521 Effective Squeeze-Excitation (ESE) - https://arxiv.org/abs/1911.06667 Efficient Channel Attention (ECA) - https://arxiv.org/abs/1910.03151 Gather-Excite (GE) - https://arxiv.org/abs/1810.12348 Global Context (GC) - https://arxiv.org/abs/1904.11...
TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 来自阿里的达摩院,发布于2021 WACV,该论文引入了一系列架构修改,旨在提高神经网络的准确性,同时保持其 GPU 训练和推理效率。