私たちのチームの最近の成果は、軽量ネットワークを使用した防偽ラベル検出アルゴリズムです

私たちのチームは、上海大学学報（自然科学版）に「軽量ネットワークを使用した防偽ラベル検出アルゴリズム」を発表しました。 この論文は、上海大学コンピュータ工学科学学院を第一単位とし、修士課程の張宏坤を第一著者、韓越興教授を通信著者としています。また、この研究には、陳侨川先生、巫金波先生の大きなサポートも受けました。

近年、偽造盗品による経済的損失は年々増加し、偽造技術はますます向上しています。防偽検査の問題は、研究者の広範な関心を集めています。現在の防偽検査方法は、計算量が多く、リソースを多く占有し、検査に時間がかかるという問題を解決するために、本研究では、軽量ネットワークを使用した防偽ラベル認識検出モデルを提案しました。 このモデルは、形状とテクスチャの認識により、より軽量な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用しています。形状認識のタスクでは、プーリング層のサイズを減らしてモデルの学習能力を強化し、テクスチャ分類のタスクでは、協調注意（coordinate attention, CA）モジュールを使用して単一の特徴マップの情報取得を強化しています。また、損失関数を設計して、真偽のサンプル識別能力を強化し、最後に、特徴ベクトルの最大値を使用して予測結果を得ることができます。 実験結果から、提案手法は全体的な識別検出精度が95.67％に達し、従来の方法に比べて検出時間が大幅に短縮されていることが示されました。