简介:摘要:机器人电路板故障检测是保证机器人系统正常运行的重要任务。本研究提出了一种基于ResNet-50和CBAM(Channel Attention Module)注意力机制的网络模型,用于高效准确地检测机器人电路板中的故障。本文以ResNet-50作为基础模型,它具有深层堆叠和残差连接的优势,能够提取复杂的特征表示。为了进一步增强模型的性能,引入了CBAM注意力机制,用于自适应地调整特征图中的通道和空间注意力。这样可以使网络更加关注重要的特征,提高故障检测的准确性和鲁棒性。在实验中,本文使用团队采集的据集进行了训练和测试。实验结果表明,本文提出的模型在机器人电路板故障检测任务中取得了优秀的性能,平均准确率达到了87.5%,在该领域具有一定的代表性。
简介:人们向往春节长假的一个重要原因就是因为节日里可以比平日更放纵自己。比如可以通宵打牌看碟然后大睡三天懒觉,比如可以大块吃肉大碗喝酒全然不顾平日健身教练的减肥忠告,比如可以关掉一切通信工具毅然不顾家人亲戚同事朋友地去外地清静自在旅行,比如可以剪发染发烫发新衣新裤新鞋浓装艳抹而不必担心别人说臭美说老黄瓜刷绿漆说……这一切因为什么?过节嘛。然而纵欲,不论是精神上的还是肉体上的,意味着打破常规,其直接后果是导致各种问题的出现。这里我们只给你的美容生活101个提醒,让你节日期间在纵欲和节制之间把握好平衡,使你生活里的美容环节少出甚至不出问题。
简介:摘要目的对基于深度学习的ResNet50-OC模型彩色眼底照片质量多分类的效果进行评估。方法纳入2018年7月在南京医科大学附属明基医院收集的彩色眼底照片PD数据集及EyePACS数据集,临床医师根据眼底图像的成像质量将其大致分为质量较好、曝光不足、曝光过度、边缘模糊和镜头反光5类。在训练集中,每个类别包含1 000张图像,其中800张选自EyePACS数据集,200张选自PD数据集;在测试集中,每个类别包含500张图像,其中400张选自EyePACS数据集,100张选自PD数据集。训练集总计5 000张图像,测试集总计2 500张图像。对图像进行归一化处理和数据扩增。采用迁移学习方法初始化网络模型的参数,在此基础上对比当前深度学习主流分类网络VGG、Inception-resnet-v2、ResNet和DenseNet,选取准确率和Micro F1值最优的网络ResNet50作为分类模型的主网络。在ResNet50训练过程中引入One-Cycle策略加快模型收敛速度,得到最优模型ResNet50-OC并将其应用于眼底照片质量多分类,评估ResNet50与ResNet50-OC对眼底照片进行多分类的准确率和Micro F1值。结果ResNet50对彩色眼底照片质量多分类准确率和Micro F1值明显高于VGG、Inception-resnet-v2、ResNet34和DenseNet。ResNet50-OC模型训练15轮对眼底图像质量多分类准确率为98.77%,高于ResNet50训练50轮的98.76%;ResNet50-OC模型训练15轮对眼底图像质量多分类的Micro F1值为98.78%,与ResNet50训练50轮的Micro F1值相同。结论ResNet50-OC模型可以准确、有效地对彩色眼底照片质量进行多分类,One-Cycle策略可减少训练次数,提高分类效率。