推荐7篇关于空间注意力的计算机专业论文

今天分享的是关于空间注意力的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到空间注意力等主题,本文能够帮助到你

玉米和番茄植物病害的深度学习多样化分类

这是一篇关于空间注意力,卷积神经网络,深度学习,Django,迁移学习,Web应用程序的论文, 主要内容为撒哈拉以南非洲严重依赖玉米和番茄等作物,这些作物供人们日常消费之用。然而,植物疾病对该地区的农作物生产构成了重大挑战。早期检测植物疾病对于减少影响至关重要,而农民通常使用肉眼等传统方法进行诊断,但这些方法并不十分有效。近期,在农业领域取得最新进展的深度学习方法为解决这一挑战提供了解决方案的可能性。Res Net等深度学习模型在检测植物疾病方面展现出巨大潜力,但为了最大限度地在实际环境中实施,仍然需要解决一些值得关注的问题本论文的工作正解决了一些需要关注的问题,以最大限度发挥深度学习在植物疾病诊断实际系统中的潜力。在先前提出的各种深度学习模型架构中,比如Res Net架构,它使用跳跃连接来解决梯度消失的问题,但模型复杂性和效率问题尚未得到解决。例如,Res Net152模型专注于从输入数据中提取所有特征,包括对特定任务而言不必要的特征,这可能会增加太多的噪声而影响模型的效果。深度学习模型由于深度和参数数量的原因,存在着过拟合和计算成本过高的风险。在开发自动分类植物疾病的无偏差、准确的预测模型过程中,类别不平衡也会带来其他挑战。除此之外,人工智能研究人员对系统部署的关注并不多,系统部署侧重于集成人工智能模型(如农民可以在现实生活中使用网页端和移动应用程序)。为了解决上述问题,本文的主要贡献如下:1.我们提出利用空间注意力机制来改进Res Net152在植物疾病分类上的性能。自注意力可以通过有选择地关注输入中最重要的特征,减少过拟合的风险,从而提高Res Net152的性能和泛化能力。这种方法通过抑制不太重要的参数来减少Res Net模型复杂度。在训练过程中,它还用于突出重要特征,从而提高模型的准确性和鲁棒性。2.我们引入了dropout正则化技术来改进采用自注意力的Res Net152模型,形成了一个空间注意力模型,以降低计算成本和过拟合的风险。由于深度学习模型的深度和参数数量较大,计算成本较高,因此需要减少计算量。我们通过应用各种数据增强策略来解决类别不平衡的问题。引入更多创造性和复杂的数据转换方式来帮助算法学习更强大的特征,从而更好地适应不同的数据分布,提高模型的泛化能力。3.在本论文的第二阶段中,我们展示了一个用于分类并诊断玉米和番茄叶疾病的完整Web应用程序。我们的工作旨在将Res Net152和自注意力的深度学习模型与Web应用程序集成起来,以解决开发差距的问题。交互式的Web应用程序使用Django框架使用户能够通过上传植物叶片图像与系统进行交互,系统会显示诊断结果、疾病概率以及对抗疾病的方法。4.实验结果表明,基于Res Net和自注意力机制改进的模型在玉米和番茄叶疾病分类上具有很好的效果。我们达到了98.03%的准确率、98.07%的F1分数、98.03%的召回率和98.30%的精确率。综上所述,这个基于网页端的计算机辅助诊断应用程序可以显著提高植物疾病诊断的效率和准确性。这个应用程序对农民来说将非常有帮助,可以避免使用传统的植物疾病识别方法所带来的风险。

基于深度学习的头部姿态估计方法研究

这是一篇关于头部姿态估计,多尺度卷积,空间注意力,MSM-Net,疲劳状态检测的论文, 主要内容为随着计算机性能的提升和数据量的爆发,深度学习迅速发展。头部姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向,与人脸检测、头部三维重建、面部表情分析等方向紧密相关。头部姿态估计是通过利用计算机视觉和模式识别的方法在数字图像中判断头部朝向。头部姿态估计常应用于疲劳驾驶检测、学生课堂注意力分析、以及安防监控系统等方面。因此,基于深度学习的头部姿态估计研究具有重要的意义和价值。头部姿态估计仍然面临许多问题,在训练时由于不同姿态角的样本数量差距大,损失难以快速收敛,在实际应用时加载模型速度慢,在复杂环境下的预测精度低。本文针对以上问题,对基于深度学习的头部姿态估计算法进行研究,本文的研究内容如下:本文提出了一个结合多尺度卷积模块和空间注意力机制的头部姿态估计模型(MSM-Net)。首先针对加载模型速度慢的问题,在构建的网络模型中使用深度可分离卷积结构。针对在复杂环境下预测精度低的问题,采用多尺度卷积模块提取头部图像多层次特征,并融合输入到下层网络。同时在网络中加入空间注意力机制,重点关注头部图像中头部轮廓和人脸关键点的位置特征,提高头部姿态估计的准确性。为了在训练模型时损失快速收敛,使用多损失函数替代单一的回归损失函数,采用分类结合回归的方式训练网络。该MSM-Net模型在AFLW2000数据集和BIWI数据集上测试,将本文提出的方法与经典论文的方法对比,测试的平均绝对误差降低,而且MSM-Net模型更小,在加载时速度更快。头部姿态估计可应用于疲劳状态检测。人处于疲劳状态时,会发生闭眼、打哈欠、低头瞌睡等行为。针对于人处于疲劳状态时低头瞌睡行为,设计一套实时地疲劳状态检测及提醒系统具有重要意义。本文提出一套双阈值判定方案,首先判断视频图像中头部是否处于低头状态,在单位时间内统计低头次数,再根据低头的频率判定被检测人员是否属于疲劳状态。

基于深度学习的头部姿态估计方法研究

基于生成对抗网络的多阶段文本生成图像方法研究

这是一篇关于生成对抗网络,多阶段文本生成图像,空间注意力,动态记忆力,响应门,内容感知的论文, 主要内容为随着生成对抗网络快速发展,图像生成技术取得了令人瞩目的成就。文本生成图像作为图像生成的一个重要领域,广泛应用于跨模态信息检索、广告设计、视频游戏等现实场景。基于生成对抗网络的文本生成图像方法主要分为单阶段和多阶段两种,多阶段方法在图像生成效果上表现更优,但仍存在一些问题,其大多严重依赖初始图像布局,且处理复杂文本时条件信息难以有效指导图像生成,这些不足最终导致生成图像结构边缘模糊和多对象混淆。本文围绕上述问题展开研究工作:(1)针对生成图像对初始生成图像布局的强依赖问题,本文提出一种空间注意力协同动态记忆力文本生成图像方法(DMSA-GAN)。该方法先使用空间注意力对模糊图像的每个像素特征进行位置调整,再使用记忆力选择重要的单词信息进行内容调整。另外,本文设计多信息响应门,可动态融合记忆力信息、空间信息和当前图像信息,从空间维度和单词重要性维度共同细化出新图像特征。CUB数据集上的实验结果表明,与目前最优的基线方法相比,DMSA-GAN在IS评价指标上提高0.11,在R精度评价指标上提高4.2%。(2)针对复杂文本难以有效指导图像生成问题,本文提出一种基于内容感知的文本生成图像方法(DM-PGAN)。该方法引入基于VGG19的内容感知损失函数,并选择在感知网络的relu5＿4层激活图像特征。DM-PGAN的内容感知只用来约束多阶段文本生成图像方法的最后一个生成器,通过最小化最终生成图像和真实图像的欧氏距离,从图像角度鼓励生成图像逼近真实图像。CUB数据集和COCO数据集上的实验结果证明,DM-PGAN方法在一定程度上缓解了复杂文本对生成图像的不可控性。(3)针对新能源汽车生产过程中的文本-图像异构数据交互问题,本文设计并实现了一个基于跨模态的文本生成图像系统。该系统使用Spring Boot开发框架,向用户展示了文本生成图像方法的研究历程、经典方法、经典模型等,还以可视化的方式展示了本文方法的生成效果。

采用注意力机制的U构型神经网络遥感影像建筑物提取方法研究

这是一篇关于遥感影像,建筑物提取,语义分割,通道注意力,特征自注意力,空间注意力,深度学习的论文, 主要内容为快速、高效地从遥感影像中提取建筑物对地图更新、城市变化监测、城市规划及三维建模有着重要意义。高分辨率遥感影中地物特征复杂多样,传统算法难以自适应地批量提取建筑物,因此,设计建筑物自动提取算法成为当前广泛关注的研究热点。深度学习语义分割优越的性能为遥感影像建筑物提取提供了新的思路。然而,建筑物风格、光谱及阴影等特征差异较大,导致建筑物提取时边缘不准确、微小建筑物丢失及空洞等主要问题。针对上述问题,从注意力、多尺度及特征融合三个方面出发,结合U构型,提出了SER-UNet和FSA特征自注意力建筑物提取算法,其中SER-UNet算法用于改进并行多路径网络,FSA算法用于构建FSAU-Net网络,在公开数据集上较UNet、UNet++、PSPNet、Seg Net、FCN-8S、Res Net101等网络有效提高了建筑物提取精度。主要工作内容如下:(1)提出了一种具有通道注意力机制的建筑物特征提取SER-UNet算法,在网络特征提取阶段实现浅层特征与深层特征的融合。该方法编码器阶段采用具有通道注意力的残差结构提取建筑物浅层特征,解码阶段同样采用具有通道注意力的残差结构提取建筑物深层特征,然后使用跳跃连接融合相应层深浅特征。将该方法级联到并行多路径网络中,使网络输出多尺度特征图,网络注重微小建筑物及建筑物边缘完整性的同时有效减少空洞,有效提高了建筑物提取精度。(2)为验证所提SER-UNet方法及该方法对并行多路径网络提升的有效性,对SERUNet方法及网络分别进行两个方面实验。方法实验1:对方法本身尺度大小进行实验,以寻找一个在多路径及普通网络下的最佳尺度,最大程度提高网络性能;方法实验2:对SERUNet普适性进行实验,分别将该方法级联到不同的网络中,检验该方法对不同网络性能提升是否具有普适性。网络实验1:在WHU、Inria和Aerial Image三个公开数据集上分别进行建筑物提取可视化和精度分析,并与对比网络进行比较;网络实验2:对网络复杂度进行实验并与常用网络进行对比。实验表明SER-UNet方法普适性较高,结合该方法的并行多路径网络建筑物提取精度有较大提高。(3)提出了一种能够聚焦建筑物特征的自注意力FSA算法,并以FSA为核心模块构建建筑物特征提取网络FSAU-Net。该网络在编码阶段耦合FSA算法,该方法通过增加建筑物特征权重,过滤冗余特征,提高特征提取效率。FSAU-Net解码阶段引入空间注意力SA(Spatial Attention,SA)方法,用于聚焦建筑物特征空间位置,提高建筑物边缘准确率,减少空洞。高准确率的特征与具有空间位置的特征在解码阶段融合,在不增加模型参数量的同时有效提高建筑物提取精度。(4)在分辨率为0.3m的WHU、Inria数据集上验证方法FSAU-Net的优越性,实验表明Io U分别达91.73、80.73%,精度(Precesion)分别达93.60%、90.71%,较对比网络Io U和精度有较大提升。同时为验证所提FSA方法的优越性,以UNet、Res Net101为基础上加入FSA模块和采用通道注意力的SE、ECA模块,其中,UNet+FSA较UNet、UNet+SE、UNet+ECA,Io U分别提升3.15%、2.72%、1.77%,Res Net101+FSA较Res Net101、Res Net101+SE、Res Net101+ECA分别提升2.06%、1.17%、0.9%,表明了我们所提FSA模块的优越性,对模型能力提升较大。