基于语义引导特征聚合的显著性目标检测网络

在显著性目标检测网络的设计中, U型结构使用广泛. 但是在U型结构显著性检测方法中, 普遍存在空间位置细节丢失和边缘难以细化的问题, 针对这些问题, 提出一种基于语义信息引导特征聚合的显著性目标检测网络, 通过高效的特征聚合来获得精细的显著性图. 该网络由混合注意力模块(Mixing attention module, MAM)、增大感受野模块(Enlarged receptive field module, ERFM)和多层次聚合模块(Multi-level aggregation module, MLAM)三个部分组成. 首先, 利用增大感受野模块处理特征提取网络提取出的低层特征, 使其在保留原有边缘细节的同时增大感受野, 以获得更加丰富的空间上/下文信息; 然后, 利用混合注意力模块处理特征提取网络的最后一层特征, 以增强其表征力, 并作为解码过程中的语义指导, 不断指导特征聚合; 最后, 多层次聚合模块对来自不同层次的特征进行有效聚合, 得到最终精细的显著性图. 在6个基准数据集上进行了实验, 结果验证了该方法能够有效地定位显著特征, 并且对边缘细节的细化也很有效.     

注意力引导网络的显著性目标检测

目的 全卷积模型的显著性目标检测大多通过不同层次特征的聚合实现检测,如何更好地提取和聚合特征是一个研究难点。常用的多层次特征融合策略有加法和级联法,但是这些方法忽略了不同卷积层的感受野大小以及产生的特征图对最后显著图的贡献差异等问题。为此,本文结合通道注意力机制和空间注意力机制有选择地逐步聚合深层和浅层的特征信息,更好地处理不同层次特征的传递和聚合,提出了新的显著性检测模型AGNet(attention-guided network),综合利用几种注意力机制对不同特征信息加权解决上述问题。方法 该网络主要由特征提取模块(feature extraction module, FEM)、通道—空间注意力融合模块(channel-spatial attention aggregation module, C-SAAM)和注意力残差细化模块(attention residual refinement module,ARRM)组成,并且通过最小化像素位置感知(pixel position aware, PPA)损失训练网络。其中,C-SAAM旨在有选择地聚合浅层的边缘信息以及深层抽象的语义特征,利用通道注意力和空间注意力避免融合冗余的背景信息对显著性映射造成影响;ARRM进一步细化融合后的输出,并增强下一个阶段的输入。结果 在5个公开数据集上的实验表明,AGNet在多个评价指标上达到最优性能。尤其在DUT-OMRON(Dalian University of Technology-OMRON)数据集上,F-measure指标相比于排名第2的显著性检测模型提高了1.9%,MAE(mean absolute error)指标降低了1.9%。同时,网络具有不错的速度表现,达到实时效果。结论 本文提出的显著性检测模型能够准确地分割出显著目标区域,并提供清晰的局部细节。     

基于特征融合与边界修正显著性目标检测

显著性目标检测旨在寻找图像中的视觉显著区域。现有的显著性目标检测方法已经展现出强大的优势,但依然在尺度感知和边界预测方面具有局限性。首先,各类场景中的显著目标存在诸多尺度,使算法难以适应不同尺度变化。其次,显著目标往往具有复杂的轮廓,这使边界像素点的检测变得更为困难。针对以上问题,文中提出了基于特征融合与边界修正的显著性目标检测网络,该网络基于特征金字塔,提取了不同层次显著特征。首先针对目标的尺度多样性设计了由多尺度特征解码模块组成的特征融合解码器,通过逐层融合相邻层特征,提高了网络对目标尺度的感知能力。同时设计了边界修正模块学习显著目标的轮廓特征,以生成边界清晰的高质量显著图。在5个常用显著性目标检测数据集上进行实验,结果表明所提算法在平均绝对误差、F指标和S指标3项定量指标上均能取得较优的结果。     

基于多模态多级特征聚合网络的光场显著性目标检测

现有基于深度学习的显著性检测算法主要针对二维RGB图像设计,未能利用场景图像的三维视觉信息,而当前光场显著性检测方法则多数基于手工设计,特征表示能力不足,导致上述方法在各种挑战性自然场景图像上的检测效果不理想。提出一种基于卷积神经网络的多模态多级特征精炼与融合网络算法,利用光场图像丰富的视觉信息,实现面向四维光场图像的精准显著性检测。为充分挖掘三维视觉信息,设计2个并行的子网络分别处理全聚焦图像和深度图像。在此基础上,构建跨模态特征聚合模块实现对全聚焦图像、焦堆栈序列和深度图3个模态的跨模态多级视觉特征聚合,以更有效地突出场景中的显著性目标对象。在DUTLF-FS和HFUT-Lytro光场基准数据集上进行实验对比,结果表明,该算法在5个权威评估度量指标上均优于MOLF、AFNet、DMRA等主流显著性目标检测算法。     

基于多特征融合的显著性目标检测算法

显著性目标检测是获取图像中视觉显著目标的任务,它是计算机视觉及相关研究领域的重要内容。当前在复杂的自然场景下基于深度学习的算法依然存在特征学习不足和检测错误率较高的问题,因此提出一种新颖的基于多特征融合的显著性目标检测算法。以HDHF(hybrid deep and handcrafted feature)模型的预测显著图作为特征,融合全局像素的深度特征。此外,利用显著性提名获取候选目标的位置,并在各候选目标中添加中心先验。在全卷积神经网络中,利用前向传播算法最终预测得到像素级的显著性目标。在四个包含多个显著性目标和复杂背景的图像数据集上进行验证,实验结果表明,该算法有效地提高了复杂场景下显著性目标的检测精度,尤其是在背景复杂的图像上具有较优的检测效果。     

双特征流融合和边界感知的显著性目标检测

显著性目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向之一,许多基于深度学习的检测算法虽然已经取得了显著的成果,但是仍然存在待测目标漏检误检和边界模糊等问题。针对这些问题提出了一种基于双特征流融合和边界感知的目标检测算法,通过改变输入图像尺寸来丰富多尺度信息,并自顶向下逐层聚合特征得到精细的预测结果。首先将输入图像调整为两种不同分辨率分别送入编码器,提取丰富的多层级特征形成双特征流;其次将双特征流自顶向下逐层融合,生成由粗到细的显著图;最后构建了边界感知结构,凭借上下文语义信息的指导生成精细的物体轮廓。在五个公开数据集上进行了大量实验,实验结果表明,所提算法在结构相似性(Sm)等多个指标上取得了更高的检测精度,生成的显著图目标完整且边缘清晰。     

采用特征引导机制的显著性检测网络

近年来,基于全卷积网络的显著性物体检测方法较手工选取特征的方法已经取得了较大的进展,但针对复杂场景图像的检测仍存在一些问题需要解决.提出了一种新的基于全局特征引导的显著性物体检测模型,研究深层语义特征在多尺度多层次特征表达中的重要作用.以特征金字塔网络的编解码结构为基础,在自底而上的路径中,设计了全局特征生成模块(GG...     

基于深度学习的红外视频显著性目标检测

面对背景越来越复杂的海量红外视频图像,传统方法的显著性目标检测性能不断下降。为了提升红外图像的显著性目标检测性能,提出了一种基于深度学习的红外视频显著性目标检测模型。该模型主要由空间特征提取模块、时间特征提取模块、残差连接块以及像素级分类器4个模块组成。首先利用空间特征提取模块获得空间特征,然后利用时间特征提取模块获得时间特征并实现时空一致性,最后将时空特征信息和由残差连接块连接空间模块获得的空间低层特征信息一同送入像素级分类器,生成最终的显著性目标检测结果。训练网络时,使用BCEloss和DICEloss两个损失函数结合的方式,以提高模型训练的稳定性。在红外视频数据集OTCBVS以及背景复杂的红外视频序列上进行测试,结果表明所提模型都能够获得准确的显著性目标检测结果,并且具有鲁棒性及较好的泛化能力。     

基于跨模态特征融合的RGB-D显著性目标检测

为了解决基于彩色图像的显著性检测在多目标或小目标等场景下无法准确检测出显著目标的问题,提出了一种基于RGB-D跨模态特征融合的显著性检测网络模型,该网络模型以改进的全卷积神经网络(FCN)为双流主干网络,分别提取彩色与深度特征并作出预测,最后利用Inception结构融合生成最终显著图.针对原FCN实际感受野远低于理论感受野,没有真正利用图像全局信息的问题,设计了双分支结构的全局与局部特征提取块,利用全局特征分支提取全局信息并指导局部特征提取,并以此构建了改进的FCN.此外,考虑到不同层级上彩色与深度特征之间的差异性,提出了跨模态特征融合模块,采用点积有选择性地融合彩色和深度特征,与加法和级联相比,采用点乘可以有效减少噪声与冗余信息.通过在3个公开基准数据集上与21种主流网络相比的综合实验表明,所提模型在S值、F值和MAE这3个指标上基本处于前3水平,同时对模型大小进行了比较,其大小仅为MMCI的4.7％,与现有最小模型A2dele相比减少了22.8％.     

基于互注意力指导的孪生跟踪算法

针对传统孪生网络目标跟踪算法在相似物干扰、目标形变、复杂背景等跟踪环境下无法进行鲁棒跟踪的问题,提出了注意力机制指导的孪生网络目标跟踪方法,以弥补传统孪生跟踪方法存在的性能缺陷.首先,利用卷积神经网络ResNet50的不同网络层来提取多分辨率的目标特征,并设计互注意力模块使模板分支与搜索分支之间的信息能够相互流动.然后...     

时空渐进式学习的视频显著性目标检测

视频显著性目标检测需要同时结合空间信息和时间信息,连续地定位视频序列中与运动相关的显著性目标,其核心问题在于如何高效地刻画运动目标的时空特征.现有的视频显著性目标检测算法大多使用光流,ConvLSTM以及3D卷积等提取时域特征,缺乏对时间信息的连续学习能力.为此,设计了一种鲁棒的时空渐进式学习网络(spatial-temporal progressive learning network, STPLNet),以完成对视频序列中显著性目标的高效定位.在空间域中使用一种U型结构对各视频帧进行编码解码,在时间域中通过学习视频序列中帧间运动目标的主体部分和形变区域特征,渐进地对运动目标特征进行编码,能够捕捉到目标的时间相关性特征和运动趋向性.在4个公开数据集上与13个主流的视频显著性目标检测算法进行一系列对比实验,所提出的模型在多个指标(max F, S-measure (S), MAE)上达到了最优结果,同时在运行速度上具有较好的实时性.     

Coarse to Fine: Weak Feature Boosting Network for Salient Object Detection

Salient object detection is to identify objects or regions with maximum visual recognition in an image, which brings significant help and improvement to many computer visual processing tasks. Although lots of methods have occurred for salient object detection, the problem is still not perfectly solved especially when the background scene is complex or the salient object is small. In this paper, we propose a novel Weak Feature Boosting Network (WFBNet) for the salient object detection task. In the WFBNet, we extract the unpredictable regions (low confidence regions) of the image via a polynomial function and enhance the features of these regions through a well-designed weak feature boosting module (WFBM). Starting from a coarse saliency map, we gradually refine it according to the boosted features to obtain the final saliency map, and our network does not need any post-processing step. We conduct extensive experiments on five benchmark datasets using comprehensive evaluation metrics. The results show that our algorithm has considerable advantages over the existing state-of-the-art methods.     

基于特征聚合网络的小样本学习方法

针对深度学习中使用少量样本完成模型训练的小样本学习问题,构建一种双路的特征聚合网络,并提出一种新的综合损失函数对网络模型的参数更新过程加以控制.通过综合损失函数,特征聚合网络可将样本映射到更具代表性的特征空间中,从而获得更优的特征分布.实验结果表明,与MN、PN等方法相比,该特征聚合网络能有效降低特征空间的复杂性,提升...     

浅层特征融合引导的深层网络行人检测

行人检测是目标检测中的一个重要研究方向。针对行人检测算法在复杂场景和目标太小情况下漏检的问题,在Faster R-CNN检测算法的基础上,提出一种基于浅层特征融合引导的深层网络行人检测。通过HOG特征、改进的LBP特征与深度网络特征融合获得准确的行人特征,在国际上广泛使用的行人数据集上进行一系列实验。结果表明,所提出的改进方法在检测准确率和速率方面都有所提高。     

增强特征金字塔结构的显著目标检测算法

显著目标检测是计算机视觉的研究热点。显著目标检测算法存在一些问题,如：算法常采用单一损失函数,缺乏对多维特征损失的考虑,可能带来局限性;最高层特征图来源单一;特征图融合常使用对应像素相加,不能有效突出图像中感兴趣区域。针对上述问题,结合结构性相似、交并比和交叉熵三种损失函数来捕捉图像细节,采用对应像素相乘操作融合特征图,令模型对显著区域更加敏感;通过残差特征图增强模块逆向构建更高层特征图强化其语义信息;采用特征金字塔结构融合不同尺度信息,完成编码解码模块。在5个数据集的对比实验表明该方法性能超过主流算法,能实现有效的显著目标检测。     

全局特征及多层次特征聚合的冠脉分割算法

冠脉计算机断层扫描血管造影(CTA)图像分割在辅助医生判断血管堵塞、血管疾病诊断等许多实际应用中发挥重要作用.针对CTA图像中存在大量噪声和FCN、U-Net、V-Net等经典深度学习算法分割结果不细腻的问题,提出了全局特征及多层次特征聚合网络.这种新型的网络由全局特征模块、特征融合与V形细化多层次特征聚合模块以及深度...     

Global Detection of Salient Convex Boundaries

As an important geometric property of many structures or structural components, convexity plays an important role in computer vision and image understanding. In this paper, we describe a general approach that can force various edge-grouping algorithms to detect only convex structures from a set of boundary fragments. The basic idea is to remove some fragments and fragment connections so that, on the remaining ones, a prototype edge-grouping algorithm that detects closed boundaries without the convexity constraint can only produce convex closed boundaries. We show that this approach takes polynomial time and preserves the grouping optimality by not excluding any valid convex boundary from the search space. Choosing the recently developed ratio-contour algorithm as the prototype grouping algorithm, we develop a new convex-grouping algorithm, which can detect convex salient boundaries with good continuity and proximity in a globally optimal fashion. To facilitate the application of this convex-grouping algorithm, we develop a new fragment-connection method based on four-point Bezier curves. We demonstrate the performance of this convex-grouping algorithm by conducting experiments on both synthetic and real images. In addition, we provide a comparison with some prior edge-grouping algorithms. Finally, we show that the proposed convex-grouping algorithm can be further extended to detect convex open boundaries, derive region-based image hierarchies, and incorporate some simple human-computer interactions.