一种基于SSD改进的目标检测算法

SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种基于深度学习的目标检测算法,它作为当前最为主流的检测算法之一,在极大地提高检测速度的同时,还能保证一定的检测精度,但是仍难以满足实际应用的需求。本文在SSD模型的基础上,引入注意力机制,提出一种基于SSD改进的目标检测算法。注意力机制能够有效地提高卷积神经网络对图片特征的提取能力,从而进一步提高算法的检测精度。改进后的算法在Pascal VOC数据集上进行对比试验。实验结果表明,改进后的模型在Pascal VOC2007测试集上的检测精度达到78.5% mAP（mean Average Precision）,比改进前提高4.2个百分点,在Pascal VOC2012测试集上的检测精度达到77.1% mAP,比改进前提高4.7个百分点。     

图像特征注意力与自适应注意力融合的图像内容中文描述

针对现有基于注意力机制的图像内容中文描述模型无法在关注信息不减弱和无缺失的条件下对重点内容进行注意力加强关注的问题,提出一种图像特征注意力与自适应注意力融合的图像内容中文描述模型.模型使用编解码结构,首先在编码器网络中提取图像特征,并通过图像特征注意力提取图像全部特征区域的注意力信息;然后使用解码器网络将带有注意力权重...     

基于改进注意力机制的图像描述生成算法

图像描述是将图像所包含的全局信息用语句来表示.它要求图像描述生成模型既能提取出图像信息,又能将提取出来的图像信息用语句表达出来.传统的模型是基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)搭建的,在一定程度上可以实现图像转语句的功能,但该模型在提取图像关键信息时精度不高且训练速度缓慢.针对这一问题,提出了一种基于CN...     

一种基于深度学习的遥感图像目标检测算法

遥感图像分析在国土资源管理、海洋监测等领域有着极为广阔的应用前景。深度学习技术已在图像处理领域取得突破性进展,然而,遥感图像固有的尺寸大、目标小而密集等特点,使得将面向普通图像的深度学习方法用于遥感目标检测普遍存在定位不准确、小目标检测难、大图检测精度差等问题。针对上述难题, 提出了一种新型遥感图像目标检测算法DFS。与传统机器学习方法相比,DFS 设计了新的维度聚类模块、定制损失函数和滑动窗口分割检测机制。其中,维度聚类模块通过设计聚类机制优化定制先验框,提高定位精度;定制损失函数提高对船只等小目标的检测精度;滑动窗口分割检测解决大图检测精度低的问题。在经典遥感数据集上开展的实验对比表明,与YOLOv2相比,DFS算法的mAP提高了256%,小目标检测效率及大图检测效能大幅提高。     

基于深度残差注意力的图像事件描述

图像事件描述是根据图像特征数据再结合自然语言处理技术,输出图像事件的语句描述的技术.图像事件的描述,对图片分类、查询等有着极高效率,为了达到更精确的描述效果,本文提出基于深度残差注意力的图像事件描述方法.该方法以ResNet的网络结构为基础,联合分离出的全局注意力与局部注意力,关注图像事件中心事件,生成图像事件描述.在...     

基于视觉-语义中间综合属性特征的图像中文描述生成算法

图像描述是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉领域多模态信息处理任务,需要算法能够有效地处理图像和语言两种不同模态的信息.由于异构语义鸿沟的存在,该任务具有较大的挑战性.目前主流的研究仍集中在基于英文的图像描述任务,对图像中文描述的研究相对较少.图像视觉信息在图像描述算法中没有得到足够的重视,算法模型的性能更多地取...     

基于演化深度学习的图像描述自动生成技术研究

针对现有基于视觉注意力和基于文本注意力的图像描述自动生成模型无法同时兼顾描述图像细节和整体图像的问题,提出了一种基于演化深度学习的图像描述生成模型(evolutionary deep learning model for image captioning, EDLMIC),该模型是一种包含图像编码器、演化神经网络和自适应融合解码器三个子模块的图像描述自动生成模型,能够有效地融合视觉信息和文本信息,自动计算这两种信息在每个时间步所占的比例,从而基于融合的视觉文本信息更好地生成给定图像的相关描述。在Flickr30K和COCO2014两个公开数据集的实验结果表明,EDLMIC模型在METEOR、ROUGE-L、CIDEr和SPICE四个指标均优于其他基线模型,并且在多种不同的生活场景中具有较好的性能。     

一种基于注意力机制的小目标检测深度学习模型

小目标检测用来识别图像中小像素尺寸目标.传统目标识别算法泛化性差,而通用的深度卷积神经网络算法容易丢失小目标的特征,对小目标识别的效果不甚理想.针对以上问题,提出了一种基于注意力机制的小目标检测深度学习模型AM-R-CNN,该模型在ResNet101主干网络和候选区域生成网络中使用了通道域注意力和空间域注意力,通道域注...     

基于移位窗口金字塔Transformer的遥感图像目标检测

目标检测任务是计算机视觉领域中基础且备受关注的工作,遥感图像目标检测任务因在交通、军事、农业等方面具有重要应用价值,也成为研究的一大热点。相比自然图像,遥感图像由于受到复杂背景的干扰,以及天气、小型和不规则物体等诸多因素的影响,遥感图像目标检测任务要实现较高的精度是极具挑战性的。文中提出了一种新颖的基于移位窗口Transformer的目标检测网络。模型应用了移位窗口式Transformer模块作为特征提取的骨干,其中,Transformer的自注意力机制对于检测混乱背景下的目标十分有效,移位窗口式的模式则有效避免了大量的平方级复杂度计算。在获得骨干网络提取的特征图之后,模型使用了金字塔架构以融合不同尺度、不同语义的局部和全局特征,有效地减少了特征层之间的信息丢失,并捕捉到固有的多尺度层级关系。此外,文中还提出了自混合视觉转换器模块和跨层视觉转换器模块。自混合视觉转换器模块重新渲染了深层特征图以增强目标特征识别和表达,跨层视觉转换器模块则依据特征上下文交互等级重新排列各特征层像素的信息表达。模块融入到自下而上和自上而下双向特征路径之中,以充分利用包含不同语义的全局和局部信息。所提网络模型...     

低光照环境下的图像恢复与目标识别方法

现有的低光照图像目标识别方法通常将图像恢复与目标识别任务分开处理,且在图像恢复质量和计算时间上无法满足目标识别任务的要求.针对这些问题,首先,提出一种高效的图像恢复卷积神经网络架构,通过融合不同尺度的特征图来聚合多级上下文特征信息,减少卷积层的信息冗余,提高图像恢复任务的实时性.并且设计了一个局部-全局注意力模块,通过校准各特征图的局部信息和特征通道之间的关系,提高恢复网络对噪声和图像内容的区分能力.其次,提出了一种图像恢复和目标识别任务协同处理的方法.利用目标识别的高级语义信息指导图像恢复网络学习,从而突出目标的结构和纹理等特征,使恢复结果更加适应目标识别任务.实验结果表明,该方法在图像恢复质量、计算时间和目标识别率上明显优于已有方法.     

基于注意力及生成对抗网络的遥感影像目标检测

针对传统目标检测算法在环境多变、背景复杂、目标聚集、小目标过多的航空遥感影像目标检测上效果不理想的问题, 本文提出了一种基于注意力机制及生成对抗网络的遥感影像目标检测模型Attention-GAN-Mask R-CNN. 该模型将注意力、生成对抗网络和Mask R-CNN结合起来, 用以解决遥感影像目标检测中存在的问题. 实验结果表明, 在复杂的遥感影像数据集中, 该方法提升了目标检测的效率和准确率.     

基于图像风格转换的水下图像显著性检测算法

由于水下显著性检测数据集不足,导致基于深度学习的水下图像显著性检测网络容易出现过拟合的问题,从而影响显著性检测网络的性能.针对上述问题,本文引入图像风格转换方法,提出一种基于CycleGAN的水下显著性检测网络.网络生成器由图像风格转换子网络和显著性检测子网络构成.首先,通过无监督的级联方式对风格转换子网络进行风格转换...     

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%。     

基于注意力机制子网络的时空跌倒检测算法

近年来行人跌倒检测变得越来越重要,因为准确及时的跌倒检测可以帮助跌倒者获得紧急救援。针对复杂场景中由于光照变化、遮挡和尺度变化等导致检测性能下降的问题,提出一种实时、鲁棒的跌倒检测算法。首先采用YOLO v3目标检测模块完成行人检测;然后在跟踪模块中对每个跟踪的边界框提取深层特征后,运用数据增强和重检测技术提高光照变化下的检测精度,并引入注意力机制子网络应对被遮挡目标的检测;最后跌倒判断模块对行人姿态进行判断,完成实时跌倒检测和报警。在Cityperson数据集、Montreal fall数据集和自建数据集上的实验结果表明,行人检测算法的检测精度达到87.05%,跌倒算法的检测精度达到98.55%,时延在120 ms以内,且在光照变化和遮挡影响下依然能获得良好的性能。     

基于对象关系网状转换器的图像描述模型

针对图像描述生成模型缺乏空间关系信息且图像特征利用不充分的问题,结合对象关系网状转换器,提出一种改进的图像描述模型.利用Faster R-CNN提取图像的外观和边界框特征,并将提取的特征输入到改进的转换器中经过编解码生成图像描述.通过将对象外观和边界框特征合并为关系特征的方式对编码器自我注意力层的注意力权值进行改进,以...     

深度强化学习联合回归目标定位

为了模拟人眼的视觉注意机制, 快速、高效地搜索和定位图像目标, 提出了一种基于循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)的联合回归深度强化学习目标定位模型. 该模型将历史观测信息与当前时刻的观测信息融合, 并做出综合分析, 以训练智能体快速定位目标, 并联合回归器对智能体所定位的目标包围框进行精细调整. 实验结果表明, 该模型能够在少数时间步内快速、准确地定位目标.     

一种基于生成式对抗网络的图像描述方法

近年来,深度学习在图像描述领域得到越来越多的关注.现有的深度模型方法一般通过卷积神经网络进行特征提取,递归神经网络对特征拼接生成语句.然而,当图像较为复杂时,特征提取不准确且语句生成模型模式固定,部分语句不具备连贯性.基于此,提出一种结合多频道特征提取模型与生成式对抗网络框架的图像描述方法——CACNN-GAN.此方法在卷积层加入频道注意力机制在各频道提取特征,与COCO图像集进行近似特征比对,选择排序靠前的图像特征作为生成式对抗网络的输入,通过生成器与鉴别器之间的博弈过程,训练句法多样、语句通顺、词汇丰富的语句生成器模型.在实际数据集上的实验结果表明,CACNN-GAN能够有效地对图像进行语义描述,相比其他主流算法,显示出了更高的准确率.