基于注意力机制与条件卷积的行人重识别方法

行人重识别是计算机视觉领域的一个重要部分,但是容易受到行人图片实际采集环境的影响,导致行人特征表达不充分,进一步导致模型精度不高。提出一种基于注意力机制和条件卷积改进的行人重识别方法,使行人特征得到更充分的表达。将注意力机制引入特征提取网络ResNet50中,对输入图像空间和通道上的关键信息进行加权强化,同时抑制可能的噪声;将条件卷积模块引入主干网络,动态调整卷积核参数,使模型能够在保持高效推理的同时提高容量和性能;利用Market1501、MSMT17和DukeMTMC-ReID主流数据集对改进方法进行评估,Rank1分别提升1.1%、2.4%、1.3%,mAP分别提升0.5%、2.3%、1.3%,结果表明：改进方法能够使行人特征得到更好的表达,识别精度得到提升。     

基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分,但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素,导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强,进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上,提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法,应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先,在特征提取部分,引入空间注意力机制来增强特征表达,同时抑制可能的噪声;其次,通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理,解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性,提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%,表明改进后的模型相较于改进前的模型,在精度以及鲁棒性上都有显著提高。      

基于通道注意力机制的行人重识别方法

针对行人特征表达不充分的问题,提出了一种基于通道注意力机制的行人重识别方法。将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中,对关键特征信息进行加权强化;采用动态激活函数,根据输入特征动态调整ReLU的参数,增强网络模型的非线性表达能力;将梯度中心化算法引入Adam优化器,提升网络模型的训练速度和泛化能力。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03主流数据集上对改进后的模型进行测试评价,Rank-1分别提升2.17%、2.38%和3.50%,mAP分别提升3.07%、3.39%和4.14%。结果表明:改进后的模型能够提取更强鲁棒性的行人表达特征,达到更高的识别精度。      

基于注意力机制的跨分辨率行人重识别

行人图像分辨率的变化对现有的行人重识别方法带来了很大的挑战。针对这一问题,提出了一种新的跨分辨率行人重识别方法。该方法从两方面解决分辨率变化带来的识别困难:一方面通过通道注意力机制和空间注意力机制捕捉人物特征获取局部区域;另一方面通过核动态上采样模块恢复任意分辨率图像的局部区域信息。为了验证所提方法的有效性,在Market1501、CUHK03和CAVIAR三个公开数据集上开展了对比实验,实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。      

基于渐进式注意力和分块遮挡的跨域行人重识别

针对跨域行人重识别中遮挡造成特征匹配缺失及细粒度辨识性特征被忽略的问题,提出了基于渐进式注意力和分块遮挡的跨域行人重识别方法。该方法通过学习行人未遮挡区域的多粒度辨别性特征,实现空间不对齐下的特征匹配。渐进式注意力模块将特征逐步分割为多个局部块,依次学习每块的辨别性特征,由粗到细地感知前景信息,从而解决目前网络不能提取多层次辨识性特征的问题,增强了特征的匹配能力;渐进式分块遮挡模块很好地适应模型逐步变强的学习能力特性,通过由易到难地生成遮挡数据,有效提取了未遮挡区域的辨识性特征,进而解决模型错误识别遮挡样本的问题,使得所提模型在遮挡情况下的鲁棒性得到有效提高。实验结果表明：所提方法在首位命中率和平均精确度2个指标上与当前主流方法相比具有显著的优越性;与2020年CVPR会议中QAConv行人重识别方法相比,在DukeMTMC-reID数据集(MSMT17→DukeMTMCreID)上的2个指标分别高出2.3%和6.2%,能够更加有效地实现跨域行人重识别,在OccludedDuke数据集(DukeMTMC-reID→Occluded-Duke)上的2个指标分别达到49.5%和39.0%,...     

基于Transformer的点云几何有损压缩方法

点云被广泛地用于三维物体表达,不过真实世界采集到的点云往往数据庞大,不利于传输与储存,针对点云数据冗余性问题,引入基于注意力机制的Transformer模块,提出一种基于Transformer的端到端多尺度点云几何压缩方法。将点云进行体素化,在编码端利用稀疏卷积提取特征,进行多尺度的逐步下采样,结合Transformer模块加强点空间特征感知与提取;在解码端进行对应的多尺度上采样重建,同样采用Transformer模块对有用特征进行加强与恢复,逐步细化并重建点云。与2种点云标准编码方法对比,所提方法平均获得80%和75%的BD-Rate增益;与基于深度学习的点云压缩方法对比,平均获得16%的BD-Rate增益,在相同码率点有约0.6的PSNR提升。实验结果表明：Transformer在点云压缩领域的可行性与有效性;在主观质量方面,所提方法也有明显的主观效果提升,重建的点云更接近原始点云。     

基于多尺度联合学习的行人重识别

现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等行人数据非完备条件下,会导致行人局部辨识信息丢失概率的增加。针对这个问题,提出了一种多尺度联合学习方法对行人辨识特征进行精细化表达。该方法包含3个分支网络,分别提取行人的粗粒度全局特征、细粒度全局特征和细粒度局部特征。其中粗粒度全局分支通过融合不同层次的语义信息来增强全局特征的丰富性;细粒度全局分支通过联合全部局部特征,在对全局特征进行细粒度描述的同时学习行人局部部件间的相关性;细粒度局部分支则通过遍历局部特征来挖掘行人非显著性的信息以增强局部特征的鲁棒性。为了验证所提方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03三个公开数据集上开展了对比实验,实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。      

基于Transformer的深度条件视频压缩

近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压缩算法,以实现更优的压缩效果。所提算法基于前后帧之间的运动信息,利用可形变卷积得到对应的预测帧特征;将预测帧特征作为条件信息,对原始输入帧特征进行条件编码,避免了直接编码稀疏的残差信号;利用特征间的非局部相关性,提出一个基于Transformer的深度条件视频压缩编码算法,用来实现运动信息编码和条件编码,进一步提升压缩编码的性能。实验结果表明：所提算法在HEVC、UVG数据集上均超越了当前主流的基于深度学习的视频压缩算法。     

基于随机遮挡和多粒度特征融合的行人重识别

针对行人重识别中存在遮挡及行人判别特征层次单调的问题,在IBN-Net50-a网络的基础上,提出了一种结合随机遮挡和多粒度特征融合的网络模型。通过对输入图像进行随机遮挡处理,模拟行人被遮挡的真实情景,以增强应对遮挡的鲁棒性;将网络分为全局分支、局部粗粒度互融分支和局部细粒度互融分支,提取全局显著性特征,同时补充局部多粒度深层特征,丰富行人判别特征的层次性;进一步挖掘局部多粒度特征间的相关性进行深度融合;联合标签平滑交叉熵损失和三元组损失训练网络。在3个标准公共数据集和1个遮挡数据集上,将所提方法与先进的行人重识别方法进行比较,实验结果表明：在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03标准公共数据集上,所提方法的Rank-1分别达到了95.2%、89.2%、80.1%,在遮挡数据集Occluded-Duke上,所提方法的Rank-1和mAP分别达到了60.6%和51.6%,均优于对比方法,证实了方法的有效性。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。     

一种基于深度学习的交互式电话号码识别方法

物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话,而人工拨打电话效率较低,高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值。传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足,难以满足实际应用需求。本文提出了一种基于深度学习的交互式的电话号码识别方法,通过鼠标双击图像中的电话号码,自动截取出包含此号码的目标区域,并进行灰度化、二值化、目标区域定位、字符分割和图片补白等预处理操作,在此基础上利用改进的LeNet-5卷积神经网络（CNN）自动学习图像特征,支持多种字体、字形和字号的印刷体数字识别,并利用交互式识别和内存池等方法提高识别速度。实验结果表明,单一字符的识别率为99.86%,整个号码的识别率为99.50%,整个号码平均识别时间为91 ms。本文方法识别精度高、识别速度快,具有较为广泛的应用前景。      

基于Transformer和动态3D卷积的多源遥感图像分类

多源遥感数据具有互补性和协同性,近年来,基于深度学习的方法已经在多源遥感图像分类中取得了一定进展,但当前方法仍面临关键难题,如多源遥感图像特征表达不一致,融合困难,基于静态推理范式的神经网络缺乏对不同类别地物的适应性。为解决上述问题,提出了基于跨模态Transformer和多尺度动态3D卷积的多源遥感图像分类模型。为提高多源特征表达的一致性,设计了基于Transformer的融合模块,借助其强大的注意力建模能力挖掘高光谱和LiDAR数据特征之间的相互作用;为提高特征提取方法对不同地物类别的适应性,设计了多尺度动态3D卷积模块,将输入特征的多尺度信息融入卷积核的调制,提高卷积操作对不同地物的适应性。采用多源遥感数据集Houston和Trento对所提方法进行验证,实验结果表明：所提方法在Houston和Trento数据集上总体准确率分别达到94.60%和98.21%,相比MGA-MFN等主流方法,总体准确率分别至少提升0.97%和0.25%,验证了所提方法可有效提升多源遥感图像分类的准确率。     

嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别

针对面部表情识别中,传统机器学习方法特征提取较为复杂,浅层卷积神经网络识别率不高,以及深度卷积神经网络易带来梯度爆炸或弥散的问题,构建了残差网络嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别网络。通过多层多尺度深度可分离残差单元的叠加进行不同尺度的表情特征提取,使用CBAM注意力机制进行表情特征的筛选,提升有效表情特征权重的表达,削弱训练数据的噪声影响。所提网络模型在Fer-2103和CK+表情数据集分别取得了73.89%和97.47%的准确度,表明所提网络具有较强的泛化性。      

卷积神经网络卫星信号自动调制识别算法

自动调制识别是空间认知通信系统的关键技术,有助于实现自适应信号解调。深度神经网络虽然具有特征提取能力强的优势,但也存在参数众多、计算量大的问题,难以实现空间在轨应用。针对以上问题,提出了一种轻量化、高性能的卷积神经网络结构。网络先提取信号的同相正交相关特征,再提取时域特征,最后提取各通道特征均值进行分类。对11种调制方式分类的实验结果表明:当信噪比高于0 dB时,平均识别准确率能达到86.94%,较传统的高阶累积量的方法提高了31.54%;与目前高识别准确率的深度神经网络模型相比,仅使用不到10%的模型参数,在树莓派4B上计算速度平均提高了20倍。      

基于深度学习的大型陨石坑识别方法研究

陨石坑是天体表面最为显著的地形特征,传统陨石坑识别方法主要是对小型陨石坑正负样本的二分类问题研究,且效率和精度均不高。以星体宏观视角下的大型陨石坑作为研究对象,结合图像处理和神经网络等方面的知识,创建了来自不同数据源的陨石坑样本数据库,研究了数据源对网络模型泛化能力的影响,提出了一种效率更高的陨石坑多分类识别方法。在非极大值抑制（NMS）算法基础上,提出了一种精度更高的陨石坑检测算法。经过参数优化和实验验证,构建的基于深度学习的多尺度多分类陨石坑自动识别网络框架取得了较高的准确率,在同源验证集上识别率可达0.985,在异源验证集上识别率可达0.863,并且有效改善了目标检测时检测框冗余及误检测的问题。      

双时间尺度下基于Transformer的锂电池剩余寿命预测

准确预测锂离子电池剩余使用寿命对于掌握其健康状况和管理备件资源具有重要作用.现有锂电池剩余寿命预测方法大多局限于以循环次数为主的预测结果,本质上属于面向单一时间尺度的方法,忽略了锂电池健康状态受循环次数与工作时长双重时间尺度下的退化综合影响的现实问题.提出一种双时间尺度下基于Transformer的锂电池RUL预测模型.该方法选取容量作为表征其性能退化的关键指标,通过Kalman滤波和滑动时间窗对电池容量数据进行处理获取训练集和测试集,有效提取双时间尺度中蕴含的寿命信息,并充分考虑不同时间尺度寿命信息间的相互关系,建立容量与双重时间尺度的映射关系,实现了锂电池在双时间尺度下的RUL准确预测.通过锂电池实例验证了所提方法的有效性和潜在应用价值.     

基于Transformer模型的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

准确的滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测对保证机械安全运行和减小维修损失起着至关重要的作用。为提高滚动轴承RUL预测准确率,提出一种基于Transformer模型的轴承RUL预测方法,充分利用其自注意力机制与编码器-解码器结构的优势,解决轴承RUL预测中序列过长而导致的记忆力退化问题,挖掘出输入特征与轴承RUL之间复杂映射关系。同时,采用三角函数变换与累积变换来修正输入特征的单调性与趋势性,使其能更好地表征滚动轴承的退化过程。在PHM2012数据集上的实验结果表明：所提方法相比于对比方法平均绝对误差分别降低了9.25%、28.63%、34.14%,平均得分分别提高了2.78%、19.79%、29.38%;在XJTU-SY数据集上的实验结果表明,所提方法相比于对比方法均方根误差降低了17.4%,平均得分提高了18.6%,进一步证明了其可行性与优越性。     

基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别

针对自然条件下人脸表情识别面临遮挡、光照、姿势变化等挑战,存在识别准确率低的问题, 提出了一种新的深度学习网络模型用于人脸表情识别。以ResNet为基础网络,融合了瓶颈注意力机制及全局二阶池化层,其中瓶颈注意力机制专注于表情重要特征的提取,全局二阶池化层度量表情特征之间的相关性,在此基础上通过联合正则化策略,平衡和改善特征数据分布情况,提高表情识别准确率。所提方法在2个公开数据集FER2013和CK+ 进行了测试及验证,最高准确率分别达到了74.227%和95.8%,性能优于诸多现存的主流方法,表明所提模型具有较好的准确性和鲁棒性。      

基于局部语义特征不变性的跨域行人重识别

行人重识别是刑侦案件中重要的侦查手段,而跨域是行人重识别的主要挑战之一,也是制约其实际应用的瓶颈问题。在带标签的源域和无标签的目标域学习跨域行人局部语义不变性特征模型。首先,在源域上通过只含有行人标识无部件标签的监督学习方式学习行人的各部件特征,并在源域和目标域上采用无监督学习方式对齐行人部件。然后,基于对齐后的行人全局与局部特征,引入特征模板池存储对齐后的目标域全局和局部特征,并设计了跨域不变性损失函数进行特征不变性约束,提高行人重识别的跨域适应能力。最后,在Market-1501、DukeMTMC-reID和MSMT17数据集之间开展了跨域行人重识别验证实验,实验结果表明,所提方法在跨域行人重识别上取得了显著的性能提升。      

基于迁移学习的卷积神经网络SAR图像目标识别

针对卷积神经网络中因网络参数随机初始化和参数过多导致的收敛速度慢及过拟合的问题,提出了一种基于迁移学习监督式预训练的卷积神经网络。首先,引入迁移学习的思想,采用小规模数据集作为源域的训练样本,针对源域中源任务进行监督式训练得到预训练模型;然后,构建一个多层的卷积神经网络作为目标域中目标任务的待训练网络,将源域中获得的预训练模型作为该网络的初始参数,大规模数据作为目标域的训练样本进行网络的微调,通过这种基于特征选择的迁移学习,实现源域到目标域的特征信息迁移;针对卷积神经网络中全连接层参数过多的问题,采用卷积层替代全连接层。试验使用美国国防高等研究计划署的移动与静止目标搜索识别（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR）数据集中三类目标数据作为源域样本,十类目标数据作为目标域样本,结果表明该算法的十类目标识别精度达到了99.13%,且具有更快的误差收敛速度。