一种基于轻量化神经网络的旋转体振动位移测量方法及系统.pdf

一种基于轻量化卷积神经网络的图像分类方法和装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565792 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210189921.1 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-07 约1.29万字 13页立即下载

一种基于轻量化卷积神经网络的混凝土裂缝检测方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114782754 A (43)申请公布日 2022.07.22 (21)申请号 202210586062.X (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人广西大学地址 530004 广

2023-05-16 约2.26万字 15页立即下载

一种基于神经网络的单相机-双棱镜三维测量系统及测量方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114543667 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210070690.2 (22)申请日 2022.01.21 (71)申请人同济大学地址 200092 上海

2023-05-09 约1.14万字 12页立即下载

基于轻量化深度神经网络的目标检测方法研究.pdf 摘要摘要目标检测是计算机视觉以及图像和视频处理技术的重要应用领域，其任务是根据图像或者视频的视觉特征来定位和分类其中的目标实体。随着深度学习技术在计算机视觉领域的应用，目标检测模型的性能比以往有了很大提升，然而实际中大部分模型因为计算量和参数量庞大，导致在边缘侧部署起来困难，因此轻量化目标检测算法的研究和应用越来越重要。设计轻量级目标检测网络，需要结合应用场景来考虑问题，因为这种模型通常部署在移动设备上。首先需要根据设备算力的差异灵活的调整模型尺寸；其次当考虑轻量级目标检测模型的平台兼容性，要求在不改变网络结构的基础上压缩模型；再次，当考虑存储空间及功耗开销时，一般的深度学

2025-06-12 约10.05万字 67页立即下载

2025-03-14 约3.34万字 47页立即下载

基于轻量化神经网络的透明导电膜玻璃缺陷检测算法研究.pdf 摘要透明导电膜玻璃在我们的生活中尤其是各类电子产品中应用极广，但由于工艺水平的限制，透明导电膜玻璃在生产过程中会产生各种表面缺陷，因此，自动化的表面缺陷检测对产品质量提升有着非常重要的意义。随着硬件水平的提升，基于深度学习的目标检测算法被引入到缺陷检测领域中，但复杂的框架和昂贵的计算成本导致算法部署成本高，检测速度慢。同时，由于复杂的生产环境影响，导致算法检测难度增加，精度下降，数据集图片收集困难且符合要求的图片数量稀少。针对上述问题，本文开展了以下研究工作： 1

2025-03-25 约9.79万字 60页立即下载

基于知识蒸馏的图神经网络轻量化建模研究.pdf 摘要图神经网络充分利用图拓扑信息，通过聚合局部邻域内的特征和标签信息对图数据进行挖掘和表示学习。这种模型为图数据的分析和应用提供了一种有效的表示学习工具，但其所需的时间和空间复杂度较高，很难在资源有限的环境下应用于各类现实任务。知识蒸馏是一种新颖的模型压缩学习范式，通过采用传统的师生架构，鼓励轻量级模型模拟复杂预训练图模型的预测能力。然而，如何设计蒸馏策略对图知识蒸馏工作至关重要，不合适的蒸馏策略会使学生模型难以真正实现对教师模型预测能力的有效模拟。为此，本文开展了一些针对性的研究工作

2025-03-09 约8.65万字 59页立即下载

2025-04-29 约2.3万字 37页立即下载

基于轻量化神经网络的皮肤病灶分割设计.docx PAGE1 基于轻量化神经网络的皮肤病灶分割设计摘要：本文借助深度学习的知识，设计了一种基于多种注意力机制的轻量化皮肤病灶分割模型。该模型依据MalUnet和Ege-Unet的特性在原有的U-net加入了四个功能模块，分别是对整体和部分特征进行融合的DGA、表征信息集合的同时增加特征图之间的关联的IEA、对多阶段信息进行提取融合的SCB和对输入特征进行分组求哈达玛积的GHPA。经实验测试表明，模型在确保分割精度的同时，相比于U-net，使参数量和计算复杂度降低了64倍和205倍，为未来在医疗移动设备的应用提供了理论基础。关键字：深度学习；多种注意力机制；轻量化神经网络；皮肤病灶分割

2025-05-19 约1.28万字 32页立即下载

基于梯度架构搜索的卷积神经网络轻量化技术研究.pdf 摘要近年来，随着所需的神经网络模型越来越复杂，视觉分类任务的多样性也随之增加，不断刷新着其准确性。但对分类精度性能的要求越来越高，使得神经网络结构越来越深，对实现图像分类任务所需的计算能力和内存大小提出了更高的要求。压缩和加速卷积神经网络结构以减少对硬件的依赖性成为研究重点，在网络性能、模型参数量和计算速度之间寻求一个平衡成为研究关键，从而使边缘设备上处理的的数据更加有效。基于此，本文聚焦于基于梯度优化的结构搜索技术，深入研究梯度架构搜索技术在卷积神经网络上的效用。主要研究内容分为两部分。 1.针对网络结构搜索算法计算复杂度较高以及搜索效率较低的问题，提出了 一种基于梯度架构搜索

2025-06-09 约12.82万字 78页立即下载

基于神经网络的飞秒脉冲单帧测量方法、系统及介质.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114878008 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210373499.5 (22)申请日 2022.04.11 (71)申请人上海交通大学地址 200240

2023-05-17 约1.08万字 12页立即下载

基于卷积神经网络的光束轨道角动量谱测量方法与系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113340418 B (45)授权公告日 2022.06.28 (21)申请号 202110608514.5 (22)申请日 2021.06.01 (65)同一申请的已公布的文献号

2023-06-20 约1.01万字 10页立即下载

一种基于神经网络的测量点振动误差预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116466359 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310345483.8 G01B 11/00 (2006.01)

2023-07-18 约9.46千字 10页立即下载

基于神经网络的旋转机械振动故障诊断：方法、应用与展望.docx 基于神经网络的旋转机械振动故障诊断：方法、应用与展望一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业体系中，旋转机械作为关键设备，广泛应用于能源、化工、冶金、交通运输等众多领域。例如，在能源行业，风力发电机的叶轮、燃气轮机的转子等旋转部件，承担着将风能、热能转化为机械能进而产生电能的重要任务；化工生产中的离心泵、压缩机等，负责物料的输送与压缩，保障生产流程的连续性。旋转机械的稳定运行直接关系到整个生产系统的安全性、可靠性和生产效率。据统计，在许多工业事故中，因旋转机械故障导致的事故占比较高，不仅造成了巨大的经济损失，还可能引发严重的安全事故，对人员生命和环境造成威胁。振动故障是旋转机械最常见

2025-05-13 约2.88万字 21页立即下载

基于神经网络与DSP技术的光谱发射率测量方法及应用研究.docx 基于神经网络与DSP技术的光谱发射率测量方法及应用研究一、引言 1.1研究背景与意义在现代科学与工程技术的众多领域中，光谱发射率作为一个关键的物理参数，发挥着举足轻重的作用。它是衡量物体表面在特定波长下辐射能力的重要指标，与物体的材料特性、表面状态以及温度等因素密切相关。在航天领域，航天器在太空中会面临复杂的热环境，其表面材料的光谱发射率对航天器的热控系统设计至关重要。准确的光谱发射率数据能够帮助工程师精确计算航天器与周围环境的热交换，从而合理设计热防护层和热辐射器，确保航天器内部设备在适宜的温度范围内稳定运行。例如，在卫星的热设计中，通过优化卫星表面材料的光谱发射率，可以有效地调节卫

2025-05-06 约4.09万字 30页立即下载