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基于空间注意力的CNN特征增强方法 被引量：4
1
作者 许畅 王朝辉 《计算机技术与发展》 2022年第6期74-78,111,共6页
卷积神经网络一般被用于特征提取,它通过提取图像底层的点、线、面的几何特征,进而映射到高层的语义特征,然而传统的卷积网络只对输入的样本进行宽泛的特征提取,而不会刻意去区分图像的前景和后景,这使得模型提取到的特征包含大量的背... 卷积神经网络一般被用于特征提取,它通过提取图像底层的点、线、面的几何特征,进而映射到高层的语义特征,然而传统的卷积网络只对输入的样本进行宽泛的特征提取,而不会刻意去区分图像的前景和后景,这使得模型提取到的特征包含大量的背景噪声,降低了模型的表征能力。在空间注意力的基础上,提出了一种名为特征增强网络(FA-block)的卷积网络分支,这种网络结构从样本的掩膜中学习目标的空间分布,为原始特征图上的每一个像素点训练得到代表重要程度的权重,然后通过加权的方式突出特征图中的目标部位。此方法旨在抑制背景噪声,增强待学习的目标特征,让主干网络提取到的特征更加纯净。在PASCAL VOC数据集上的实验证明了FA-block的有效性,最后经过MS COCO数据集的验证,FA-block使得Faster Rcnn基线的性能提高了5.5%。 展开更多
关键词 计算机视觉 卷积神经网络 空间注意力 特征增强 高频噪声抑制
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面向永磁同步电机无传感器控制的二阶改进扩展状态观测器
2
作者 刘思源 刘凌 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1-8,共8页
针对传统扩展状态观测器(extended states observer,ESO)为保证收敛性和提升系统动态性能而增大矫正项增益,进而加剧对于高频噪声敏感性的问题,提出了一种面向永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)无位置传感器控制... 针对传统扩展状态观测器(extended states observer,ESO)为保证收敛性和提升系统动态性能而增大矫正项增益,进而加剧对于高频噪声敏感性的问题,提出了一种面向永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)无位置传感器控制的改进扩展状态观测器(improved ESO,IESO)。结合PMSM扩展反电动势全阶模型,将扩展反电动势作为ESO扩展的状态;通过将低阶动态方程的输出作为高阶动态方程的输入的方法设计IESO,从而有效降低矫正项增益,进而减小系统对高频噪声的敏感性;在矫正项中引入饱和函数以限制高增益观测器可能引入的峰值效应,并进行了收敛性分析。数值仿真结果表明:相较于传统线性ESO,采用IESO后,PMSM无传感器控制系统在电机启动、调速及突加负载时动态性能均有提升,误差最大值减小,同时收敛速度加快约25%;在测量电流加入0.5 A随机高频噪声后,传统方法收敛时间增加了约25%,转速误差最大值增大了约40%,而IESO并没有显著增加,同时相较于传统方法,IESO的角度误差高频噪声减小了约60%,因而IESO能够显著抑制系统高频噪声。 展开更多
关键词 永磁同步电机 无位置传感器控制 二阶状态观测器 高增益观测器 高频噪声抑制
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