【摘 要】
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[目的]针对真伪卷烟包装鉴别任务对类别精度要求高、深度残差等网络不能提取出更具判别力特征的问题,本文从保证图像高分辨率表征的角度出发,提出了结合高分辨率网络(High-Resolution Network,HRNet)和注意力机制的方法,以得到更具表现力的特征,从而达到提高真伪卷烟包装鉴别准确度的目的.[方法]以具备并行子网结构的高分辨率网络为骨干网络,通过多分辨率特征融合方法获得鉴别卷烟真伪的高质量特征,并在此网络基础上嵌入了高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049;国家烟草质量监督检验中心,河南 郑州 450001;中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190
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[目的]针对真伪卷烟包装鉴别任务对类别精度要求高、深度残差等网络不能提取出更具判别力特征的问题,本文从保证图像高分辨率表征的角度出发,提出了结合高分辨率网络(High-Resolution Network,HRNet)和注意力机制的方法,以得到更具表现力的特征,从而达到提高真伪卷烟包装鉴别准确度的目的.[方法]以具备并行子网结构的高分辨率网络为骨干网络,通过多分辨率特征融合方法获得鉴别卷烟真伪的高质量特征,并在此网络基础上嵌入了高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块,有效地增强了通道之间的信息交互.[结果]经过实验验证,本文提出的方法不仅可以学习到更好的特征表示,而且准确率可达到97.21％.[局限]模型着重关注了通道维度的相关性,忽略了特征空间位置信息,还有改进空间.[结论]通过将高分辨率网络和注意力机制相结合,可以有效地提高卷烟真伪鉴别的准确度,并为相关研究提供了一种新的研究思路.
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