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一种优化的Swin Transformer番茄叶片病害识别方法 被引量：9
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作者 刘拥民 刘翰林 +3 位作者 石婷婷 欧阳金怡 黄浩 谢铁强 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期80-90,共11页
为了及时准确的识别番茄叶片病害,提高番茄产量,提出了一种优化的Swin Transformer番茄病害识别方法,该模型利用Transformer的自注意力结构获得更加完备的番茄病害图像的高层视觉语义信息;结合Mixup混合增强算法,在预处理阶段对图像特... 为了及时准确的识别番茄叶片病害,提高番茄产量,提出了一种优化的Swin Transformer番茄病害识别方法,该模型利用Transformer的自注意力结构获得更加完备的番茄病害图像的高层视觉语义信息;结合Mixup混合增强算法,在预处理阶段对图像特征信息进行增强;并采用迁移学习在增强番茄叶片病害数据集上进行训练和优化Swin Transformer模型,以此实现精准的番茄叶片病害识别。结果表明:1)优化的Swin Transformer模型对番茄叶片病害识别准确率达到98.40%;2)在相同训练参数下,本研究模型比原Swin Transformer、VGG16、AlexNet、GoogLeNet、ResNet50、MobileNetV2、ViT和MobileViT模型准确率提高了0.70%~1.91%,且能快速收敛;3)本研究模型中加入的Mixup混合增强算法极大地提高了番茄叶片病害的识别准确率,比现有的常见方法性能更加优越,并且鲁棒性强。因此,本研究提出的新模型能够更加准确的识别番茄叶片病害。 展开更多
关键词 Swin Transformer Mixup 数据增强 番茄病害识别 迁移学习 图像分类
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轻量级词典协同记忆聚焦处理的Web攻击检测研究 被引量：1
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作者 刘拥民 黄浩 +3 位作者 石婷婷 欧阳金怡 刘翰林 谢铁强 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2023年第3期172-182,共11页
使用深度学习模型检测Web攻击,输入完整的HTTP文本会使词典增大,进而导致模型参数过载,增加存储成本。此外,攻击载荷的位置不确定性及语义复杂性会导致漏报率高。针对模型参数过载和漏报攻击载荷问题,提出了一种基于轻量级词典协同记忆... 使用深度学习模型检测Web攻击,输入完整的HTTP文本会使词典增大,进而导致模型参数过载,增加存储成本。此外,攻击载荷的位置不确定性及语义复杂性会导致漏报率高。针对模型参数过载和漏报攻击载荷问题,提出了一种基于轻量级词典协同记忆聚焦处理模型的Web攻击检测方法。生成轻量级词典,结合轻量级词典的预处理规则,依次执行保留、替换、添加、丢弃等操作预处理HTTP文本,减轻参数过载问题。结合基于双向长短时记忆和多头注意力机制的记忆聚焦处理模型,提高记忆能力和对攻击载荷的聚焦处理能力以降低漏报率。在模拟数据集上新方法的准确率为98.66%,比URL_WORD+GRU提高了3.19百分点,在检测的攻击类型中,最低的漏报率为0.60%。实验结果表明:新方法能有效解决参数过载问题,提高检测准确率,同时降低漏报率。 展开更多
关键词 Web攻击检测 文本预处理 多头注意力机制 聚焦处理
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