增强小目标特征的航空遥感目标检测

目的 航空遥感图像中多为尺寸小、方向错乱和背景复杂的目标。传统的目标检测算法由于模型的特征提取网络对输入图像进行多次下采样,分辨率大幅降低,容易造成目标特征信息丢失,而且不同尺度的特征图未能有效融合,检测目标之间存在的相似特征不能有效关联,不仅时间复杂度高,而且提取的特征信息不足,导致目标漏检率和误检率偏高。为了提升算法对航空遥感图像目标的检测准确率,本文提出一种基于并行高分辨率结构结合长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）的目标检测算法。方法 首先,构建并行高分辨率网络结构,由高分辨率子网络作为第1阶段,分辨率从高到低逐步增加子网络,将多个子网并行连接,构建子网时对不同分辨率的特征图反复融合,以增强目标特征表达;其次,对各个子网提取的特征图进行双线性插值上采样,并拼接通道特征;最后,使用双向LSTM整合通道特征信息,完成多尺度检测。结果 将本文提出的检测算法在COCO （common objects in context）2017数据集、KITTI （Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）车辆检测和UCAS-AOD （University of Chinese Academy of Sciences-Aerial Object Detection）航空遥感数据集上进行实验验证,平均检测准确率（mean average precision,mAP）分别为41.6%、69.4%和69.3%。在COCO 2017、KITTI和VCAS-AOD数据集上,本文算法与SSD513算法相比,平均检测准确率分别提升10.46%、7.3%、8.8%。结论 本文方法有效提高了航空遥感图像中目标的平均检测准确率。     

基于双流YOLOv4的金属表面缺陷检测方法

目前有许多学者使用深度学习进行表面缺陷检测研究,由于这些研究大都沿用主流目标检测算法的思路,注重高级语义特征,而忽视了低级语义信息(色彩、形状)对表面缺陷检测的重要性,因此导致缺陷检测效果不够理想。为解决上述问题,提出了一种金属表面缺陷检测网络——双流YOLOv4网络,骨干网络分成两个分支,输入分为高分辨率图像和低分辨率图像,浅分支负责从高分辨率图像中提取低级特征,深分支负责从低分辨率图像中提取高级特征,通过削减两分支的层数和通道数来减少模型总参数量;为了强化低级语义特征,提出了一种树形多尺度融合方法(Tree-structured Multi-scale Feature Fusion Me-thod, TMFF),并设计了一个结合极化自注意力机制和空间金字塔池化的特征融合模块(Feature Fusion Module with Polarized Self-Attention Mechanism and Spatial Pyramid Pooling, FFM-PSASPP)应用到TMFF中。在东北大学热轧带表面缺陷数据集NEU-DET、金属表面缺陷数据集GC10-DET和伊莱特电...     

基于深度学习的遥感影像语义分割研究

高分辨率遥感图像的语义分割是遥感应用领域中的重要任务之一。针对经典语义分割网络在高分辨率遥感图像语义分割中存在边缘目标分割不准确、多尺度目标分割困难等问题，提出了一种基于改进空洞空间金字塔池的编码器-解码器结构网络(SMANet)。编码部分使用带有注意力机制的残差网络，使得网络充分提取图像的特征信息，其次通过多并行空洞空间金字塔模块（MASPP）获得特征图有关类别和空间上下文的更详细.信息；解码部分以自底向上方式将深层次语义信息逐步融入到低层次高分辨率图像中。使用WHDLD公开数据集对该算法进行实验，获得了6418%的平均交并比，实验结果表明SMANet优于目前主流的语义分割网络。     

基于功能保持的特征金字塔目标检测网络

针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块有效保留高层的强语义信息,增强底层特征图对小目标的表示能力.再利用网络两个阶段的特征描述目标,提升检测精度.最后,充分利用上下文信息进一步增强对多尺度目标的判别能力.在PASCAL VOC公共数据集上的实验表明,文中网络检测效果较优.同时,通过检测效果图可看出,文中网络在目标遮挡、模糊等情况下的检测效果也较优.     

改进YOLOv5s的遥感图像目标检测

针对遥感图像中感兴趣目标特征不明显、背景信息复杂、小目标居多导致的目标检测精度较低的问题,本文提出了一种改进YOLOv5s的遥感图像目标检测算法（Swin-YOLOv5s）。首先,在骨干特征提取网络的卷积块中加入轻量级通道注意力结构,抑制无关信息的干扰;其次,在多尺度特征融合的基础上进行跨尺度连接和上下文信息加权操作来加强待检测目标的特征提取,将融合后的特征图组成新的特征金字塔;最后,在特征融合的过程中引入Swin Transformer网络结构和坐标注意力机制,进一步增强小目标的语义信息和全局感知能力。将本文提出的算法在DOTA数据集和RSOD数据集上进行消融实验,结果表明,本文提出的算法能够明显提高遥感图像目标检测的平均准确率。     

基于跳跃连接金字塔模型的小目标检测

随着深度学习的发展,目标检测已经获得了较高的精度和效率。但是小目标的检测仍然是一个挑战。小目标检测准确率较低的重要原因是没有充分利用高层特征的语义信息和低层特征的细节信息之间的关系。针对上述问题,本文提出一种基于跳跃连接金字塔模型的小目标检测方法。与其他的目标检测方法不同,本文提出利用跳跃连接金字塔结构来融合多层高层语义特征信息和低层特征图的细节信息。而且为了更好地提取不同尺度物体对应的特征信息,在网络模型中采用不同大小的卷积核和不同步长的空洞卷积来提取全局特征信息。在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行了实验,验证了算法的有效性。     

隔级融合特征金字塔与CornerNet相结合的小目标检测

为弥补CornerNet中小目标语义信息弱的缺陷,提出隔级融合特征金字塔的方法,提高小目标平均准确率。 对骨干网络后半部分融合后的4个特征图进行提取,将尺寸较小的特征图进行2次卷积,得到2个新的特征图;运用上下融合、隔级融合和旁路连接的思想,生成融合后的特征图并将其组成特征金字塔。将改进后的算法与当前主流CornerNet、Faster RCNN、RetinaNet算法在MS COCO数据集上进行比较,结果表明,改进后算法在对小目标进行检测时,小目标平均准确率有较大提高。隔级融合特征金字塔在CornerNet上能有效融合高低层特征图,使融合后的特征图有较强的语义信息,提高CornerNet网络的小目标平均准确率。     

改进特征金字塔的小目标深度学习模型

现有的目标检测模型常采用特征金子塔的多尺度特征融合来提升小目标检测性能。然而，在特征金字塔的浅层特征层，大目标的存在会削弱模型对小目标的检测，侧向连接会丢失高层特征层的语义信息。针对以上问题，提出了I-FPN特征金字塔。在浅层特征层，抹去大目标信息让模型更关注小目标；在高层特征层，使用残差特征增强模块减少信息损失。此外，模型还使用数据增广技术提升鲁棒性。I-FPN特征金字塔使用Resnet为主干网络，在VEDAI小目标数据集和PASCAL VOC通用目标数据集上进行了实验。实验结果表明，在不影响检测速度的条件下，在VEDAI测试集上较原特征金字塔的mAP指标提升了2.4%,在VOC测试集上mAP指标提升了0.5%。     

基于改进SSD算法的遥感图像目标检测

在遥感图像目标检测领域,多数目标检测算法针对小目标检测时效果不佳,为此,提出一种多尺度特征融合的遥感图像目标检测算法。利用SSD算法的基础网络进行特征提取,形成特征图金字塔。设计特征图融合模块,融合浅层特征图的位置信息和深层特征图的语义信息,从而保留丰富的上下文信息。设计冗余信息去除模块,通过卷积操作进一步提取特征图中的特征,并对特征信息进行筛选,以减少特征图融合时带来的混叠效应。在遥感图像数据集NWPU VHR-10上的实验结果表明,该算法的平均检测精度高达93.9%,其针对遥感图像小目标的检测性能优于Faster R-CNN和SSD等算法。     

基于多尺度注意力机制的高分辨率网络人体姿态估计

针对人体姿态估计中面对特征图尺度变化的挑战时难以预测人体的正确姿势,提出了一种基于多尺度注意力机制的高分辨率网络MSANet（multiscale-attention net）以提高人体姿态估计的检测精度。引入轻量级的金字塔卷积和注意力特征融合以更高效地完成多尺度信息的提取;在并行子网的融合中引用自转换器模块进行特征增强,获取全局特征;在输出阶段中将各层的特征使用自适应空间特征融合策略进行融合后作为最后的输出,更充分地获取高层特征的语义信息和底层特征的细粒度特征,以推断不可见点和被遮挡的关键点。在公开数据集 COCO2017上进行测试,实验结果表明,该方法比基础网络HRNet的估计精度提升了4.2%。     

SSD与时空特征融合的视频目标检测

目的 视频目标检测旨在序列图像中定位运动目标,并为各个目标分配指定的类别标签。视频目标检测存在目标模糊和多目标遮挡等问题,现有的大部分视频目标检测方法是在静态图像目标检测的基础上,通过考虑时空一致性来提高运动目标检测的准确率,但由于运动目标存在遮挡、模糊等现象,目前视频目标检测的鲁棒性不高。为此,本文提出了一种单阶段多框检测（single shot multibox detector,SSD）与时空特征融合的视频目标检测模型。方法 在单阶段目标检测的SSD模型框架下,利用光流网络估计当前帧与近邻帧之间的光流场,结合多个近邻帧的特征对当前帧的特征进行运动补偿,并利用特征金字塔网络提取多尺度特征用于检测不同尺寸的目标,最后通过高低层特征融合增强低层特征的语义信息。结果 实验结果表明,本文模型在ImageNet VID （Imagelvet for video object detetion）数据集上的mAP （mean average precision）为72.0%,相对于TCN （temporal convolutional networks）模型、TPN+LSTM （tubelet proposal network and long short term memory network）模型和SSD+孪生网络模型,分别提高了24.5%、3.6%和2.5%,在不同结构网络模型上的分离实验进一步验证了本文模型的有效性。结论 本文模型利用视频特有的时间相关性和空间相关性,通过时空特征融合提高了视频目标检测的准确率,较好地解决了视频目标检测中目标漏检和误检的问题。     

改进Mask R-CNN在航空影像目标检测的研究应用

针对通用目标检测算法在检测航空影像目标所表现的性能缺陷,提出一种改进Mask R-CNN算法用于航空影像的目标检测。该算法增加图像融合网络,将可见光图像与红外图像进行融合,消除目标被阴影遮蔽对检测造成的影响;同时改进了特征金字塔结构,使特征提取过程中的高层语义特征和低层定位信息得到充分融合,各尺度目标的检测精度得到提升;为解决小目标检测精度低和定位难度高的问题,该算法采用新型区域建议网络SD-RPN,在不同深度的卷积层设置合理大小的滑动窗口,用以检测不同尺度类型目标,使建议区域更加精准。实验结果表明,相比较主流检测算法,该算法在VEDAI数据集上表现出色,检测精度提升较大,尤其是小目标检测的精度提升显著。     

引入通道注意力和残差学习的目标检测器

现有目标检测器特征金字塔无法充分利用不同尺度特征图的特征信息,不适用于低分辨率图像的目标和小目标的检测.针对此问题,文中提出引入通道注意力机制和残差学习块的目标检测器.首先引入通道全局注意力机制,通过网络学习特征图中不同通道特征的权重,增强有效的全局特征信息.然后采用轻量级的残差块,突出特征的微小变化,提高低分辨率图像中小目标的检测性能.最后在用于预测的浅层特征图中融合深层特征,提高小目标的检测精度.在标准测试数据集上的实验表明,文中目标检测器适用于低分辨率图像,对小目标的检测效果较优.     

感受野特征增强的SSD目标检测算法

SSD （Single Shot multi-box Detector）算法是在不同层的特征图上,进行多尺度对象的检测,具有速度快和精度高的特点.但是,传统SSD算法的特征金字塔检测方法很难融合不同尺度的特征,并且由于底层的卷积神经网络层具有较弱的语义信息,也不利于小物体的识别,因此本论文提出了以SSD算法的网络结构为基础的一种新颖的目标检测算法RF_SSD,该算法将不同层及不同尺度的特征图以轻量级的方式相融合,下采样层生成新的特征图,通过引入感受野模块,提高网络的特征提取能力,增强特征的表征能力和鲁棒性.和传统SSD算法相比,本文算法在精度上有明显提升,同时充分保证了目标检测的实时性.实验结果表明,在PASCAL VOC测试集上测试,准确率为80.2%,检测速度为44.5 FPS.     

改进SSD的机场场面多尺度目标检测算法

针对现有基于深度学习的通用目标检测方法对机场场面环境目标尺度差别大,特别是小目标难以检测到的问题,提出了一个基于SSD算法并结合特征金字塔融合网络的多尺度目标检测算法.该算法采用了更深的ResNet-50作为骨干网络,并单独设计了六层额外特征层.使用特征金字塔网络进行特征融合,以获得更鲁棒的语义信息.使用Soft-NM...     

多尺度特征图分类再提取的目标检测算法

为提高SSD算法检测目标的能力,提出了一种对多尺度特征图进行分类再提取的目标检测算法.该算法将SSD特征金字塔中多个不同尺度的特征图分为低层和高层两类特征图.针对低层特征图所处位置网络深度不够导致的特征表示能力不足,设计了SFE(Shallow Feature Enhancement)模块提取特征从而增加网络深度,最终提高对小目标的检测能力;高层特征图采用两段反卷积的方式,将更深层提取的语义信息融入特征图,从而提高对中等目标和大目标的检测能力.同时提出了减弱反卷积棋盘格效应的回流式反卷积的方法.在Pascal VOC 2007测试集上进行验证后的结果表明,本文算法的mAP值达到了79.6%,相比SSD算法提高了2.4%.     

基于多尺度特征融合和残差注意力机制的目标检测

作为一个多任务的学习过程,目标检测相较于分类网络需要更好的特征。基于多尺度特征对不同尺度的目标进行预测的检测器性能已经大大超过了基于单一尺度特征的检测器。同时,特征金字塔结构被用于构建所有尺度的高级语义特征图,从而进一步提高了检测器的性能。但是,这样的特征图没有充分考虑到上下文信息对语义的补充作用。在SSD基准网络的基础上,采用残差注意力的特征融合方法充分利用上下文信息,提高特征图的表征能力,然后利用残差注意力机制强化关键特征。在基准数据集PASCAL VOC上的实验表明,所提方法在输入图像尺寸为300×300和512×512情况下的mAP分别为78.8%和807%。