融合Xception特征提取和坐标注意力机制的血细胞分割

人体血细胞的检测与分割可以辅助医生快速对人体当前健康情况做出简单判断,对诊断疾病具有重要意义.为了解决传统图像分割算法在血细胞分割任务中出现错误分割目标、无法完全分割目标等问题,提出了一种融合Xception特征提取和坐标注意力机制的血细胞分割算法XCA-Unet++.该算法在Unet++网络结构的基础上,在编码器部分引入Xception特征提取网络以更好地提取低层特征信息.设计了一种以坐标注意力机制为基础的注意力细胞检测模块,增强了网络对血细胞模糊边缘和不完整细胞的特征提取能力.采用DiceLoss作为损失函数以优化数据集正负样本不均衡问题和提高网络的收敛能力.在公开血细胞数据集上的实验对比表明, XCA-Unet++网络在IoU、Acc和F1评估指标下分别取得94.44%、96.78%和97.12%的结果,分割性能优于其他分割网络,满足血细胞分割任务的精度要求.     

基于注意力和多标签分类的图像实时语义分割

针对现阶段很多实时语义分割算法分割精度低,尤其对边界像素分割模糊的问题,提出一种基于跨级注意力机制和多标签分类的高精度实时语义分割算法.首先基于DeepLabv3进行优化,使其达到实时运算速度.然后在此网络基础上增加跨级注意力模块,使深层特征为浅层特征提供像素级注意力,以抑制浅层特征中不准确语义信息的输出;并在训练阶段引入多标签分类损失函数辅助监督训练.在Cityscapes数据集和CamVid数据集上的实验结果表明,该算法的分割精度分别为68.1％和74.1％,分割速度分别为42帧/s和89帧/s,在实时性与准确性之间达到较好的平衡,能够优化边缘分割,在复杂场景分割中具有较好的鲁棒性.     

基于双分支融合注意力机制的图像分割算法

针对DeepLabV3+在特征提取阶段忽略了不同尺度特征重要程度出现的部分细节信息损失导致图像分割不细致,提出一种融合双分支特征提取和注意力机制的改进算法. ResNet101骨干网络初步提取出的特征图作为注意力机制的输入特征,解决了网络退化及梯度消失的问题,也能够捕获到被DeepLabV3+忽略的图像细节信息;设计双分支特征提取机制扩大特征提取能力,细化图像边缘信息以优化网络对不同尺度特征关注不均的问题;同时,联合采用交叉熵损失和类别不平衡函数两种损失函数作为损失函数,通过聚焦于前景样本降低背景的影响,提高算法分割精度.实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC 2012和CityScapes数据集上的平均交并比(MIoU)值分别达到了79.92%和68.59%,与经典算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,特征提取的准确性有所提高,分割效果更优.     

基于双注意力机制的遥感图像目标检测

针对遥感图像在复杂背景下小目标检测精度较低的问题,提出一种基于双注意力机制模型的SSD检测算法。该算法在前端特征提取网络中引入双注意力机制模型,强化低层特征图中小目标的有效特征信息并抑制冗余的语义信息,实现自适应特征学习;并在空间注意力模型中引入空洞卷积,保证卷积核感受野的同时减少了网络参数。引入Focal loss损失函数作为改进算法的分类损失函数,改善网络在训练过程中样本失衡的问题,增加正样本与难样本在训练时的权重比例,提升算法的检测性能。对遥感图像数据集NWPU VHR-10进行检测的结果表明,本文的改进算法在保证检测速度的同时提高了检测精度。与传统SSD算法相比,改进SSD算法的mAP提高了2.25个百分点,达到79.65%。     

基于注意力与特征融合的改进SSD目标检测算法

针对目标检测中检测精度低且小目标检测较难的问题,提出了一种基于注意力机制与特征融合的改进SSD目标检测算法。在标准SSD目标检测模型基础上,使用深层特征提取网络ResNet50作为主干网络,在特征提取网络中引入通道-空间注意力机制增强特征图语义信息,计算特征图中像素点之间的影响。最后,将低层特征与高层语义信息进行Concat特征融合,充分利用不同特征图之间的关联信息。此外,使用GIOU代替传统IOU来计算框间的交并比,同时考虑正负样本不均衡的情况,选择Focal损失函数,重新定义了损失函数。实验采用PASCALVOC开源数据集进行仿真验证,并与传统SSD目标检测算法进行对比,准确率得到了一定的提高,验证了该算法对目标检测的有效性。     

结合自注意力和特征自适应融合的语义分割算法

针对场景图像语义分割任务中存在多尺度目标以及特征提取网络缺乏对全局上下文信息的获取等问题,设计了一种嵌入改进自注意力机制以及自适应融合多尺度特征的双路径分割算法。在空间路径利用双分支的简易下采样模块进行4倍下采样提取高分辨率的边缘细节信息,使网络对目标边界分割更精确。在语义路径嵌入上下文捕获模块和自适应特征融合模块,为解码阶段提供具有丰富多尺度的高语义上下文信息,并采用类别平衡策略进一步提升分割效果。经过实验验证,该模型在Camvid和Aeroscapes数据集上的MIOU(mean intersection over union)指标分别为59.4％和60.1％,具有较好的分割效果。     

结合全局注意力机制的实时语义分割网络

针对轻量化网络结构从特征图提取有效语义信息不足,以及语义信息与空间细节信息融合模块设计不合理而导致分割精度降低的问题,本文提出一种结合全局注意力机制的实时语义分割网络(global attention mechanism with real time semantic segmentation network ,GaSeNet)。首先在双分支结构的语义分支中引入全局注意力机制,在通道与空间两个维度引导卷积神经网来关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效语义信息;其次在空间细节分支设计混合空洞卷积块,在卷积核大小不变的情况下扩大感受野,以获取更多全局空间细节信息,弥补关键特征信息损失。然后重新设计特征融合模块,引入深度聚合金塔池化,将不同尺度的特征图深度融合,从而提高网络的语义分割性能。最后将所提出的方法在CamVid数据集和Vaihingen数据集上进行实验,通过与最新的语义分割方法对比分析可知,GaSeNet在分割精度上分别提高了4.29%、16.06%,实验结果验证了本文方法处理实时语义分割问题的有效性。     

基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割

针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息,加强网络对小目标物体的识别能力;采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径提取判别特征,使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息,从而降低精度损失。在CamVid和Aeroscapes数据集上验证该算法,平均交并比分别可达70.5%和51.8%,相比于当前主流的双路径语义分割模型有所提升,结果验证了所提算法的有效性。     

改进的遥感图像语义分割算法

针对遥感图像中多个目标聚集导致边缘混淆，小尺度物体分割不明显，以及语义分割过程中全局信息获取不足的问题，提出了一种基于混合注意力与全尺度跳层连接网络的遥感图像语义分割算法DU-net。该算法以U-net3+为基础网络，采用全尺度跳层连接网络作为特征提取网络，摒弃了原算法中的深度监督，建立特征与注意力机制之间的关联，最终实现语义分割的过程。实验结果表明，DU-net算法在不同指标下较经典算法都有明显提升，同时提高了图像边缘分割质量，改善了算法对小尺度目标的分割准确度。     

基于多分支网络的道路场景实时语义分割方法

针对目前实时语义分割方法存在大目标分割不准确、小目标信息丢失的问题,提出一种基于多分支网络的实时语义分割算法。首先,对双边分割网络进行优化,设计了金字塔分支扩大感受野,以覆盖视野内的大目标,充分地将上下文信息结合起来;其次,设计双边指导融合模块,为深层和浅层的特征映射提供指导信息,弥补小目标信息的损失。最后在Cityscapes数据集上进行验证,实验结果表明所提模型以51.3 fps的推理速度使平均交并比达到77.8%,与基准相比,精度提高了2.5个百分点。所提方法采用金字塔分支,在扩大感受野的同时,获取不同尺度的语义边缘区域特性,增强对语义边界的建模能力,且提出的双边指导融合模块可以更有效地融合不同层次的特征,弥补下采样造成的信息丢失,能够更好地指导模型学习。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

基于路径聚合扩张卷积的图像语义分割方法

基于编码器-解码器的深度全卷积神经网络在图像语义分割中取得了重大的进展,但是深度网络中网络低层定位信息传播到网络高层路径过长,导致解码阶段难以利用低层定位信息来恢复物体边界结构,针对这一问题,提出了一种应用在分割网络解码器部分的路径聚合结构。该结构缩短了分割网络中低层信息到高层信息的传播路径并提供多尺度的上下文语义信息,使得分割网络能产生更为精细的边界分割结果。针对语义分割中常使用的Softmax交叉熵损失函数对外观相似样本区分能力不足的问题,对Softmax交叉熵损失函数进行改造,提出了双向交叉熵损失函数。本文提出的路径聚合扩张卷积网络结合新的损失函数方法在PASCAL VOC2012Aug数据集上获得了更好的效果,将mIoU值从78.77%提升到了80.44%。     

引入辅助损失的多场景车道线检测

目的 为解决实时车辆驾驶中因物体遮挡、光照变化和阴影干扰等多场景环境影响造成的车道线检测实时性和准确性不佳的问题,提出一种引入辅助损失的车道线检测模型。方法 该模型改进了有效的残差分解网络（effcient residual factorized network,ERFNet）,在ERFNet的编码器之后加入车道预测分支和辅助训练分支,使得解码阶段与车道预测分支、辅助训练分支并列,并且在辅助训练分支的卷积层之后,利用双线性插值来匹配输入图像的分辨率,从而对4条车道线和图像背景进行分类。通过计算辅助损失,将辅助损失以一定的权重协同语义分割损失、车道预测损失进行反向传播,较好地解决了梯度消失问题。语义分割得到每条车道线的概率分布图,分别在每条车道线的概率分布图上按行找出概率大于特定阈值的最大点的坐标,并按一定规则选取相应的坐标点,形成拟合的车道线。结果 经过在CULane公共数据集上实验测试,模型在正常场景的F1指标为91.85%,与空间卷积神经网络（spatial convolutional neural network,SCNN）模型相比,提高了1.25%,比其他场景分别提高了1%~7%;9种场景的F1平均值为73.76%,比目前最好的残差网络——101-自注意力蒸馏（ResNet-101-self attention distillation,R-101-SAD）模型（71.80%）高出1.96%。在单个GPU上测试,每幅图像的平均运行时间缩短至原来的1/13,模型的参数量减少至原来的1/10。与平均运行时间最短的车道线检测模型ENet——自注意力蒸馏（ENet-self attention distillation,ENet-SAD）相比,单幅图像的平均运行时间减短了2.3 ms。结论 在物体遮挡、光照变化、阴影干扰等多种复杂场景下,对于实时驾驶车辆而言,本文模型具有准确性高和实时性好等特点。     

结合上下文特征与CNN多层特征融合的语义分割

目的 针对基于区域的语义分割方法在进行语义分割时容易缺失细节信息,造成图像语义分割结果粗糙、准确度低的问题,提出结合上下文特征与卷积神经网络（CNN）多层特征融合的语义分割方法。方法 首先,采用选择搜索方法从图像中生成不同尺度的候选区域,得到区域特征掩膜;其次,采用卷积神经网络提取每个区域的特征,并行融合高层特征与低层特征。由于不同层提取的特征图大小不同,采用RefineNet模型将不同分辨率的特征图进行融合;最后将区域特征掩膜和融合后的特征图输入到自由形式感兴趣区域池化层,经过softmax分类层得到图像的像素级分类标签。结果 采用上下文特征与CNN多层特征融合作为算法的基本框架,得到了较好的性能,实验内容主要包括CNN多层特征融合、结合背景信息和融合特征以及dropout值对实验结果的影响分析,在Siftflow数据集上进行测试,像素准确率达到82.3%,平均准确率达到63.1%。与当前基于区域的端到端语义分割模型相比,像素准确率提高了10.6%,平均准确率提高了0.6%。结论 本文算法结合了区域的前景信息和上下文信息,充分利用了区域的语境信息,采用弃权原则降低网络的参数量,避免过拟合,同时利用RefineNet网络模型对CNN多层特征进行融合,有效地将图像的多层细节信息用于分割,增强了模型对于区域中小目标物体的判别能力,对于有遮挡和复杂背景的图像表现出较好的分割效果。     

基于深度学习的海岸线边缘检测网络模型

海岸线的动态监测对海岸带的规划管理具有非常重要的意义。由于海陆环境错综复杂,遥感影像中海陆边界光谱特征不明显,导致提取的海岸线定位不准确。提出一种融合语义分割网络和边缘检测网络的深度卷积神经网络模型(EWNet)。该模型包含2个分支流：语义分割流负责提取分层语义信息并用来指导边缘检测流获取岸线语义信息;边缘检测流通过语义分割流完善边缘语义信息。在“高分一号”遥感图像上的实验结果表明,与几种最新网络模型相比,EWNet获得了更精确的海岸线边界提取结果。     

结合上下文注意力的卷积自校正图像语义分割

针对现有图像语义分割中存在小目标对象分割精度不高等问题,提出一种结合上下文注意力的卷积自校正图像语义分割模型.使用上下文注意力机制挖掘局部区域内细粒度特征,结合上下文循环神经网络和残差学习充分挖掘图像的深层隐含语义特征;构建辅助分割模型,在给定图像和边界框注释的情况下生成每像素的标签分布,提出卷积自校正模型,实现分割模...     

融合注意力和多尺度特征的街景图像语义分割

为了解决在街道场景图像语义分割任务中传统U-Net网络在多尺度类别下目标分割的准确率较低和图像上下文特征的关联性较差等问题,提出一种改进U-Net的语义分割网络AS-UNet,实现对街道场景图像的精确分割.首先,在U-Net网络中融入空间通道挤压激励(spatial and channel squeeze&excitation block, scSE)注意力机制模块,在通道和空间两个维度来引导卷积神经网络关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效的语义信息;其次,为了获取图像的全局上下文信息,聚合多尺度特征图来进行特征增强,将空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)多尺度特征融合模块嵌入到U-Net网络中;最后,通过组合使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来解决街道场景目标类别不平衡的问题,进一步提升分割的准确性.实验结果表明,在街道场景Cityscapes数据集和Cam Vid数据集上AS-UNet网络模型的平均交并比(mean intersection over union, MIo U)相较于传统U-Net网络分别提...     

高分辨率遥感影像的边缘损失增强地物分割

目的 针对高分辨率遥感影像语义分割中普遍存在的分割精度不高、目标边界模糊等问题,提出一种综合利用边界信息和网络多尺度特征的边缘损失增强语义分割方法。方法 对单幅高分辨率遥感影像,首先通过对VGG-16（visual geometry group 16-layer net）网络引入侧边输出结构,提取到图像丰富的特征细节;然后使用深度监督的短连接结构将从深层到浅层的侧边输出组合起来,实现多层次和多尺度特征融合;最后添加边缘损失增强结构,用以获得较为清晰的目标边界,提高分割结果的准确性和完整性。结果 为了验证所提方法的有效性,选取中国北方种植大棚遥感影像和Google Earth上的光伏板组件遥感影像进行人工标注,并制作实验数据集。在这两个数据集上,将所提方法与几种常用的语义分割方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法的精度在召回率为00.9之间时均在0.8以上,在2个数据集上的平均绝对误差分别为0.079 1和0.036 2。同时,通过消融实验分析了各个功能模块对最终结果的贡献。结论 与当前先进方法相比,本文提出的边缘损失增强地物分割方法能够更加精确地从遥感影像的复杂背景中提取目标区域,使分割时提取到的目标拥有更加清晰的边缘。     

Global contextual guided residual attention network for salient object detection

High-level semantic features and low-level detail features matter for salient object detection in fully convolutional neural networks (FCNs). Further integration of low-level and high-level features increases the ability to map salient object features. In addition, different channels in the same feature are not of equal importance to saliency detection. In this paper, we propose a residual attention learning strategy and a multistage refinement mechanism to gradually refine the coarse prediction in a scale-by-scale manner. First, a global information complementary (GIC) module is designed by integrating low-level detailed features and high-level semantic features. Second, to extract multiscale features of the same layer, a multiscale parallel convolutional (MPC) module is employed. Afterwards, we present a residual attention mechanism module (RAM) to receive the feature maps of adjacent stages, which are from the hybrid feature cascaded aggregation (HFCA) module. The HFCA aims to enhance feature maps, which reduce the loss of spatial details and the impact of varying the shape, scale and position of the object. Finally, we adopt multiscale cross-entropy loss to guide network learning salient features. Experimental results on six benchmark datasets demonstrate that the proposed method significantly outperforms 15 state-of-the-art methods under various evaluation metrics.