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基于通道非降维与空间协调注意力的改进YOLOv8养殖鱼群检测
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摘要:
为解决真实养殖环境中因鱼群模糊、遮挡造成的鱼类目标检测困难等问题,采用基于通道非降维与空间协调注意力ECAM(efficient coordination attention module)的改进YOLOv8养殖鱼群检测方法YOLOv8-Head-ECAM以提高检测精度。首先在FPN(feature pyramid network)中增加大尺寸检测头,更好地捕捉水下鱼类个体的细节信息,以加强对鱼群特征的提取能力,然后使用ECAM注意力机制减少模糊背景的干扰,聚焦鱼类个体的关键特征,以加强对模糊鱼群的识别能力,并设计了消融试验和模型对比试验以验证算法的有效性。结果表明:相比于YOLOv8,YOLOv8-Head-ECAM模型的准确率、召回率和平均精度均值分别提高了2.3%、1.7%和1.6%;与目前检测准确率较高的养殖鱼群检测模型KAYOLO、DCM-ATM-YOLOv5、SK-YOLOv5和ESB-YOLO相比,平均精度均值分别提高了0.7%、1.0%、2.4%和2.0%。研究表明,本文中提出的YOLOv8-Head-ECAM模型能够较好地适应水下鱼群模糊、遮挡的情况,提高了鱼群检测的有效性。
融合SKNet与YOLOv5深度学习的养殖鱼群检测
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摘要:
为解决真实养殖环境下,水下成像模糊、失真等导致鱼群检测准确率低的问题,提出一种融合视觉注意力机制SKNet (selective kernel networks)与YOLOv5(you only look once)的养殖鱼群检测方法(SK-YOLOv5模型),该方法首先采用UNet(convolutional networks for biomedical image segmentation)对图像进行预处理,得到清晰的鱼群图像,然后将SKNet融合到YOLOv5的Backbone端构成关注像素级信息的特征提取网络,加强对模糊鱼体的识别能力,并在水下模糊鱼群图像数据集上进行了消融试验和模型对比试验,以验证SK-YOLOv5的有效性。结果表明:在鱼群检测任务上,SK-YOLOv5的识别精确率和召回率分别达到了98.86%和96.64%,检测效果比YOLOv5分别提升了2.14%和2.29%,与目前检测准确率较高的水下目标检测模型XFishHmMp和FERNet相比,SK-YOLOv5取得了较好的检测效果,与XFishHmMp模型相比,识别精确率和召回率分别提升了5.39%和5.66%,与FERNet模型相比,识别精确率和召回率分别提升了3.59%和3.77%,实现了真实养殖环境下鱼群的准确检测。研究表明,融合SKNet与YOLOv5的养殖鱼群检测方法,有效地解决了水下模糊图像鱼群检测准确率低的问题,提升了养殖鱼群检测和识别的整体效果。
补肾活血汤对冠心病支架置入术后患者的治疗效果研究
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摘要:
目的:探讨冠心病支架置入手术后应用补肾活血汤进行治疗对于患者生活质量的影响。方法:选择2022年1月至2023年5月我院收治60例接受支架置入术治疗的冠心病患者作为案例,以随机数表法将患者分为两组,每组30例。常规组应用常规治疗措施,主要是提供阿司匹林、氯吡格雷等药物进行治疗,实验组在常规组基础上采用补肾活血汤进行治疗。对比两组患者治疗效果、生活质量和不良反应情况。结果:在用药前两组患者的生活质量评定结果无明显数据差异,P>0.05;在治疗后实验组患者的治疗有效率、生活质量明显优于常规组,P<0.05;两组患者不良反应的发生率无明显数据差异,P>0.05。结论:补肾活血汤对于冠心病支架置入术后患者的生存质量有着显著的改善效果,整体疗效明显,是一种安全有效的治疗方式,值得推广。
小学语文古诗词教学现状分析及策略
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FPGA视频转换与处理在图像处理中的应用研究
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油气集输关键工艺技术的现场应用分析
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小学语文古诗词教学现状分析及策略
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基于电磁兼容和信号完整性的高速电路设计原理图优化研究
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基于信号完整性的高速电路数据通信设计方案研究
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信号完整性优化设计在高速电路传输线路中的应用研究
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探究麝香保心丸联合替罗非班对糖尿病合并冠脉综合征疗效及对HCT、PAR的影响
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基于电磁兼容要求的高速信号线路阻抗匹配研究
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评价糖尿病合并冠脉综合征患者应用替罗非班及麝香保心丸的疗效及对HCT、PAR的影响因素
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基于电磁兼容的高速电路排线布局与电源电路设计研究
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冶金机械自动化技术研究
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东北高寒地区大豆种植技术的应用
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农村供水水质提升工作的探索与实践
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多传感器无人机遥测技术在高标准农田建设中的应用
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