基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，该方法采用改进的ConvNext模型，通过引入注意力机制、卷积层的改进、DropBlock正则化技术和多尺度特征融合来提高模型性能。相较于现有技术在多个性能指标上表现出显著优越，如训练和测试准确率、F1Score、召回率、精确率、AUC

【技术实现步骤摘要】
基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉与图像识别领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络Co nvNext与注意力机制的木材花纹识别方法。

技术介绍

[0002]木材花纹识别技术在木材加工、家具制造等领域具有重要应用价值。传统的木材花纹识别方法主要依赖于特征工程与人工智能技术，如SIFT、SURF等特征提取方法。这些方法虽然在一定程度上取得了一些成果，但在处理复杂、多样化的木材花纹时，识别准确性和实时性仍有待提高。
[0003]近年来，卷积神经网络(CNN)在图像识别、物体检测等领域取得了显著成果。然而，直接应用卷积神经网络识别木材花纹可能受到关键特征分布不均的影响，导致识别准确性降低。因此，在卷积神经网络中引入注意力机制，自适应加权关键特征，有望提高木材花纹识别的准确性。

技术实现思路

[0004]为解决上述存在的问题与缺陷，本专利技术提供一种基于卷积神经网络ConvNe xt与注意力机制的木材花纹识别方法，该方法利用卷积神经网络进行特征提取，并引入注意力机制，对关键特征进行自适应加权，从而提高木材花纹识别的准确性。
[0005]本专利技术的目的通过以下的技术方案来实现：
[0006]一种基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，该方法包括：
[0007]A预处理木材图像，包括去噪、增强等操作，提高图像质量；
[0008]B利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取，抽取木材花纹的局部与全局信息；
[0009]C引入注意力机制，加强对关键特征的关注，提高识别准确性；
[0010]D构建最终分类器，实现对不同木材花纹的识别；
[0011]E采用合适的损失函数和优化算法，对卷积神经网络ConvNext进行训练；
[0012]F将训练好的模型应用于实际木材花纹识别任务，实现自动识别与分类。
[0013]其中，所述步骤B中，利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取，包括卷积层、线性整流单元、批规范化基本单元等组成部分，抽取木材花纹的局部与全局信息。
[0014]作为优选，所述步骤C中，引入注意力机制，通过自适应地加权局部特征，加强对关键特征的关注，提高识别准确性；
[0015]作为优选，所述步骤D中，基于提取到的特征信息和注意力机制，构建最终的分类器，实现对不同木材花纹的识别；
[0016]作为优选，所述步骤E中，采用合适的损失函数和优化算法，对卷积神经网络ConvNext进行训练，使模型能够更好地识别不同的木材花纹。
[0017]作为优选，，所述步骤F中，将训练好的模型应用于实际木材花纹识别任务中，实现对木材花纹的快速、准确识别，为木材质量评估和分类提供依据。
[0018]本专利技术的有益效果是：
[0019]利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取，并引入注意力机制，对关键特征进行自适应加权，从而提高木材花纹识别的准确性。本专利技术在木材加工、家具制造等领域具有重要应用价值，可以实现对复杂、多样化的木材花纹进行准确、快速的识别与分类。
[0020]图1是本专利技术所述的一种面向反光金属视觉检测的卷积神经网络图像复原方法流程框图。
具体实施方式
[0021]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0022]本专利技术的方法包括以下步骤：
[0023]A.预处理木材图像；
[0024]B.利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取；
[0025]C.引入注意力机制；
[0026]D.构建最终分类器；
[0027]E.优化与训练；
[0028]F.识别与应用；
[0029]其中，所述步骤B中，利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取，包括卷积层、线性整流单元、批规范化基本单元等组成部分，抽取木材花纹的局部与全局信息。
[0030]步骤C中，引入注意力机制，通过自适应地加权局部特征，加强对关键特征的关注，提高识别准确性。
[0031]步骤D中，基于提取到的特征信息和注意力机制，构建最终的分类器，实现对不同木材花纹的识别。
[0032]步骤E中，采用合适的损失函数和优化算法，对卷积神经网络ConvNext进行训练，使模型能够更好地识别不同的木材花纹。
[0033]步骤F中，将训练好的模型应用于实际木材花纹识别任务中，实现对木材花纹的快速、准确识别，为木材质量评估和分类提供依据。
[0034]具体来说，输入尺寸为384x384的木材图像，对图像进行裁剪、缩放、旋转和翻转等数据增强操作，
[0035]在本专利技术的具体实施方式中，ConvNext模型可以表示为：
[0036]F(x)＝ConvNext(x；θ)
[0037]式中，F(x)表示输入图像x通过ConvNext模型后的输出特征图，θ表示模型参数。
[0038]利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取，卷积层采用3x3的卷积核，步长为1，填充为1。卷积层后接Batch Normalization层和ReLU激活函数，接最大池化层，池化核大小为2x2，步长为2。重复该结构形成深度卷积神经网络。
[0039]在ConvNext网络中引入注意力机制，加强对关键特征的关注。注意力机制通过计
算注意力权重与特征图的逐元素相乘来实现，注意力权重通过sigmoid函数计算得到。
[0040]引入注意力机制，注意力权重可以表示为：
[0041]α＝softmax(QK
T
/sqrt(d
k)
)
[0042]式中，Q、K、V分别表示查询矩阵(Query)、键矩阵(Key)和值矩阵(Value)，d
k
表示向量的维度，α表示注意力权重。
[0043]注意力机制的输出可以表示为：
[0044]Z＝αV
[0045]式中，Z表示注意力输出。
[0046]ConvNext模型与注意力机制结合后的输出可以表示为：
[0047][0048]式中，G(x)表示输入木材花纹图像x经过ConvNext与注意力机制结合后的输出特征图，φ表示注意力机制的参数。
[0049]构建一个木材花纹分类器，该分类器利用卷积神经网络提取到的特征对木材花纹进行分类，将卷积神经网络的输出层与一个全连接层相连，以实现特征向量到最终分类结果的映射。
[0050]在全连接层中，使用Softmax函数作为激活函数。Softmax函数将全连接层的输出转换为概率分布，得到每个类别的预测概率。对于输入图像x
i
和类别j，Softmax函数的计算公式如下：
[0051]Softmax(x
i
)＝e本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：A.预处理木材图像；B.利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取；C.引入注意力机制；D.构建最终分类器；E.优化与训练；F.识别与应用；其中，所述步骤B中，利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取，包括卷积层、线性整流单元、批规范化基本单元等组成部分，抽取木材花纹的局部与全局信息。2.如权利要求1所述的基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，其特征在于，所述步骤C中，引入注意力机制，通过自适应地加权局部特征，加强对关键特征的关注，提高识别准确性。3.如权利要求1所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：田朔，李文珠，刘美怡，杨东，
申请(专利权)人：浙江农林大学，
类型：发明
国别省市：