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MobileNetV3风扇异常状况识别：基于改进CBAM注意力机制的研究

MobileNetV3风扇异常状况识别：基于改进CBAM注意力机制的研究（1）

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1MobileNetV3模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2风扇异常识别的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3研究目的及价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1MobileNetV3在图像识别领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2注意力机制在图像识别中的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3风扇异常检测技术的现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

二、基础理论及关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

MobileNetV3模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.1MobileNetV3模型架构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.2MobileNetV3模型的优势与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

CBAM注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.1注意力机制概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2CBAM注意力机制原理介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.3CBAM在图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

三、改进CBAM注意力机制的设计与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

改进CBAM的设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.1针对MobileNetV3模型的优化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.2改进CBAM的结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.3改进CBAM的注意力模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

实施步骤及流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.1数据集准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.3结果分析与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

四、基于改进CBAM的MobileNetV3风扇异常识别研究．．．．．．．．．．．．．38

实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.1实验环境介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.2数据集来源及处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

风扇异常识别模型的构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.1模型参数设置与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.2模型训练过程及结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

风扇异常识别结果评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.1识别准确率评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.2识别效率评估与分析讨论改进措施及未来展望．．．．．．．．．．．．．．50

MobileNetV3风扇异常状况识别：基于改进CBAM注意力机制的研究（2）

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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