面向部件分割的PointNet注意力加权特征聚合网络

为解决PointNet最大池化损失次要特征导致部件分割精度降低的问题,提出一种面向部件分割的PointNet注意力加权特征聚合网络,能够充分利用点云的不同特征进行部件分割。首先利用多层感知机提取点云的空间几何特征,将特征乘以共享权重矩阵,以获取每个点的每一个特征的注意力分数;接着把归一化的分数作为权重乘以对应的全局特征并求和,得到聚合的全局特征;最后使用多层感知机将聚合的特征映射到部件分割结果。实验结果表明,相比于传统PointNet方法,该方法提升了部件分割的总平均交并比,同时在网络鲁棒性和计算复杂度方面具有显著优势。该方法有效优化了PointNet。     

语义线特征辅助的动态SLAM

动态环境干扰是视觉同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）领域内一个亟待解决的问题,场景中的运动对象会严重影响系统定位精度。结合语义信息和几何约束更强的线特征辅助基于传统ORB特征的SLAM系统来解决动态SLAM问题。首先采用深度学习领域的优秀成果SOLOv2作为场景分割网络,并赋予线特征语义信息;完成物体跟踪和静态区域初始化后,使用mask金字塔提取并分类特征点;再使用极线约束完成动态物体上点线特征的剔除;最后融合静态点线特征完成位姿的精确估计。在TUM动态数据集上的实验表明,提出的系统比ORB-SLAM3的位姿估计精度提高了72.20％,比DynaSLAM提高了20.42％,即使与近年来同领域内的优秀成果相比也有较好的精度表现。     

基于知识回顾与特征解耦的目标检测蒸馏

当前的知识蒸馏算法均只在对应层间进行蒸馏,为了解决这一问题,提高知识蒸馏的性能,首先分析了教师模型的低层特征对学生模型高层特征的指导作用,并在此基础上提出了基于知识回顾解耦的目标检测蒸馏方法。该方法首先将学生模型的高层特征与低层特征对齐、融合并区分空间和通道提取注意力,使得学生的高层特征能够渐进式地学到教师的低层和高层知识;随后将前背景解耦,分别蒸馏;最后通过金字塔池化在不同尺度上计算其与教师模型特征的相似度。在不同的目标检测模型上进行了实验,实验表明,提出的方法简单且有效,能够适用于各种不同的目标检测模型。骨干网络为ResNet-50的RetinaNet和FCOS分别在COCO2017数据集上获得了39.8%和42.8%的mAP,比基准提高了2.4%和2.3%。     

基于双分支通道空间依赖和非对称权重共享卷积的目标检测优化结构

以往的目标检测任务中,大量研究通过空间和通道信息来构建特征优化算法。然而,如何利用通道和空间中最大和平均特征的信息分布情况进行特征提取,仍是一个挑战。针对上述挑战,构建了双分支通道空间依赖网络,用来提取空间和通道中信息依赖特征,其关键是获取最大特征和平均特征上的重要信息分布情况。为了优化网络的检测精度与计算效率,构建了非对称权重共享卷积网络,利用相同的非对称卷积核进行联合训练来实现权重共享,极大地增强了卷积核参数的鲁棒性。以YOLOv4、YOLOv5和EfficientDet为检测基线,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行实验,验证了双分支通道空间依赖网络和非对称权重共享卷积网络模块的有效性。在两个数据集上精度最高分别增长了1.98%和2.6%。     

图像显著性分割的非凸Trace Lasso方法研究

根据无监督的自下向上的思想,提出一种新的图像显著性分割方法.提取图像的颜色特征、局部能量特征和局部对比特征,并根据这些特征建立一个基于多特征的非凸Trace Lasso模型,通过求解此模型得到图像的显著性区域.不同于一般的稀疏表示方法,该方法使用矩阵奇异值的非凸函数作为约束,对图像进行超像素分割,以每个超像素块为单位进行目标函数的建立.既考虑了超像素块的局部特征,又利用了全局特征,有效联合了图像的多个特征.实验结果表明,该方法能够准确地分割出图像的显著性区域.     

改进多目标帝王蝶算法

帝王蝶优化算法结构简单,能够较好的完成寻优搜索要求,但在多目标问题上,算法的精度和非支配解的分布性较差.针对以上不足之处,本文提出一种改进型多目标帝王蝶算法(Improved multi-objective monarch butterfly algorithm,IMOMBO),对非支配解进行拥挤度排序,所有非支配解个体都以当前最优个体为中心点映射镜像点,并朝向镜像点奔袭,以此增加个体在Pareto前沿上的收敛性和算法精度.在算法迭代后期,对部分较优个体进行Logistic混沌映射,以改善个体在Pareto前沿上的分布性.随机选用ZDT和DTLZ测试函数集中的函数进行算法性能验证,实验结果证明,本算法可以很好地保证非支配解个体的收敛特性和分布特性.     

基于通道注意力机制和U-net的医学图像分割方法

随着人工智能和医学大数据的发展,基于深度学习的医学图像分割技术因具有重要的应用价值和前景,已经成为目前的研究热点.为了增强特征图的语义信息,在U-net网络的基础上引入通道注意力机制,对U-net生成的特征逐通道进行压缩,将压缩后的特征逐通道计算权重,然后将该权重与原始特征相乘得出最终的特征.通过在两个不同器官的医学图像数据集上进行实验,Dice系数相较于原始U-net网络分别提高了2.7％和1.8％,验证了该方法的可行性和有效性.     

融入时序和速度信息的自适应更新目标跟踪

目的 针对目标跟踪算法在现实场景的遮挡、光照变化和尺度变化等问题,提出一种融入时序信息和速度信息的多特征融合自适应模型更新目标跟踪算法。方法 通过提取目标的分级深度特征和手工设计方向梯度直方图（histogram of oriented gradients,HOG）特征,以全深度特征组合和深层深度特征与手工设计特征组合的方式构造两个融合特征器,提高在复杂场景下跟踪的稳健性;对融合特征进行可信度计算,选择最可靠融合特征对当前帧目标进行跟踪;在跟踪质量不可靠时,对目标表征模型进行更新,加入时间上下文信息和当前鲁棒表征信息,通过多峰值判定和运动速度判定选择最优目标预测位置作为最终结果。结果 在OTB（object tracking benchmark）2013和OTB2015数据库上进行大量测试,与其他7个算法相比,本文算法总体效果取得最优,且在不同复杂环境下也取得了优秀的跟踪效果,在OTB13和OTB15数据库中,跟踪精度分别为89.3%和83.3%,成功率分别为87%和78.3%。结论 本文算法利用深度特征与手工设计特征进行融合,对跟踪结果进行多峰值分析和运动速度判定,跟踪结果不佳时自适应更新特征进行重跟踪。实验结果表明,本文算法可以有效处理光照变化、背景杂波和遮挡等复杂因素的干扰,有效提升了跟踪质量。     

面向智能驾驶的平行视觉感知：基本概念、框架与应用

目的 视觉感知技术是智能车系统中的一项关键技术,但是在复杂挑战下如何有效提高视觉性能已经成为智能驾驶领域的重要研究内容。本文将人工社会（artificial societies）、计算实验（computational experiments）和平行执行（parallel execution）构成的ACP方法引入智能驾驶的视觉感知领域,提出了面向智能驾驶的平行视觉感知,解决了视觉模型合理训练和评估问题,有助于智能驾驶进一步走向实际应用。方法 平行视觉感知通过人工子系统组合来模拟实际驾驶场景,构建人工驾驶场景使之成为智能车视觉感知的“计算实验室”;借助计算实验两种操作模式完成视觉模型训练与评估;最后采用平行执行动态优化视觉模型,保障智能驾驶对复杂挑战的感知与理解长期有效。结果 实验表明,目标检测的训练阶段虚实混合数据最高精度可达60.9%,比单纯用KPC（包括：KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）,PASCAL VOC（pattern analysis,statistical modelling and computational learning visual object classes）和MS COCO（Microsoft common objects in context））数据和虚拟数据分别高出17.9%和5.3%;在评估阶段相较于基准数据,常规任务（-30°且垂直移动）平均精度下降11.3%,环境任务（雾天）平均精度下降21.0%,困难任务（所有挑战）平均精度下降33.7%。结论 本文为智能驾驶设计和实施了在实际驾驶场景难以甚至无法进行的视觉计算实验,对复杂视觉挑战进行分析和评估,具备加强智能车在行驶过程中感知和理解周围场景的意义。     

CGAN样本生成的遥感图像飞机识别

目的 基于深度学习的飞机目标识别方法在遥感图像解译领域取得了很大进步,但其泛化能力依赖于大规模数据集。条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network,CGAN）可用于产生逼真的生成样本以扩充真实数据集,但对复杂遥感场景的建模能力有限,生成样本质量低。针对这些问题,提出了一种结合CGAN样本生成的飞机识别框架。方法 改进条件生成对抗网络,利用感知损失提高生成器对遥感图像的建模能力,提出了基于掩膜的结构相似性（structural similarity,SSIM）度量损失函数（masked-SSIM loss）以提高生成样本中飞机区域的图像质量,该损失函数与飞机的掩膜相结合以保证只作用于图像中的飞机区域而不影响背景区域。选取一个基于残差网络的识别模型,与改进后的生成模型结合,构成飞机识别框架,训练过程中利用生成样本代替真实的卫星图像,降低了对实际卫星数据规模的需求。结果 采用生成样本与真实样本训练的识别模型在真实样本上的进行实验,前者的准确率比后者低0.33%;对于生成模型,在加入感知损失后,生成样本的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）提高了0.79 dB,SSIM提高了0.094;在加入基于掩膜的结构相似性度量损失函数后,生成样本的PSNR提高了0.09 dB,SSIM提高了0.252。结论 本文提出的基于样本生成的飞机识别框架生成了质量更高的样本,这些样本可以替代真实样本对识别模型进行训练,有效地解决了飞机识别任务中的样本不足问题。