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摘要:
CBAM注意力机制可以无缝嵌入神经网络模型中,以提高模型性能.当前国内外学者已在众多智能研究领域引用了CBAM机制.然而,CBAM机制内部池化操作并不能充分表达信号特征.为提高CBAM机制性能,提出利用离散余弦变换频率分量代替池化操作.CBAM机制通道注意力采用各通道前k个最高离散余弦变换频率分量代替池化操作;空间注意力采用通道维度离散余弦变换所有频率分量代替池化操作.通过六组原生和改进CBAM机制对比实验可知:改进CBAM机制和ResNet50的整合后心音分类效果更加精准;前16个最高离散余弦变换频率分量能够充分表达信息通道特征.
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文献信息
篇名 基于频域角度改进CBAM注意力机制
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科
关键词 离散余弦变换 CBAM ResNet50
年,卷(期) 2021,(9) 所属期刊栏目 先进控制与智能制造|ADVANCED CONTROL AND INTELLIGENT MANUFACTURING
研究方向 页码范围 87-90,95
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.09.087
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研究主题发展历程
节点文献
离散余弦变换
CBAM
ResNet50
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
出版文献量(篇)
9657
总下载数(次)
37
总被引数(次)
30777
论文1v1指导