基于改进PointPillars的激光点云三维目标检测

针对复杂场景下三维目标检测算法对小目标物体识别精度不高、容易出现错检漏检问题,提出一种基于改进PointPillars的三维目标检测算法,利用锥形点云获取物体的边界信息,抑制环境噪声造成的干扰;设计一种空间自注意力模块,捕获点云支柱间的全局上下文信息和空间信息,扩大点云特征感知范围,提升小目标物体识别在复杂场景下的鲁棒性;改进主干网络的下采样模块,采用ConvNeXt v2模块增强网络的特征提取能力。在KITTI数据集上的测试结果表明,相比PointPillars原始网络,改进算法在汽车、行人、骑行者类别上的平均检测精度分别提升了3.73%、5.89%、5.7%,证明了所提出方法的有效性。     

基于深度学习的旋转目标检测技术研究

针对传统目标检测算法未考虑物体角度信息而出现的漏检、错检问题,提出了一种基于YOLOv5s的改进算法。在原始YOLOv5s的基础上,首先结合环形平滑标签技术（CSL）及对损失函数的改进,让网络有了对角度预测的能力;其次增加目标检测层提升了网络对小目标检测的能力,接着融合CBAM注意力机制让网络重点关注对有用信息的学习;最后采用迁移学习的策略初始化网络各层参数。为了验证算法的有效性,自制了标签数据集LDS并做了算法对比试验,实验结果表明,在LDS数据集上,改进后的YOLOv5s算法检测精度达89.94%,相较于原始网络,在检测速度没有下降的基础上检测精度提升了4.80%。     

注意力优化RetinaNet的多尺度目标检测算法

针对目标检测算法RetinaNet在多尺度物体检测任务中存在利用特征上下文信息和多尺度特征融合不充分及边界框回归不够快速精准的问题,提出了一种注意力优化RetinaNet的多尺度目标检测算法。在特征提取模块嵌入无参数的3D注意力机制,来充分利用特征上下文信息;同时,构建了特征融合细化模块,实现多尺度融合特征的细化和增强;使用距离交并比(Distance Intersection over Union, DIoU)损失函数优化定位损失,提升边界框回归精准度。为了论证该方法的有效性,分别在PASCAL VOC数据集和MS COCO数据集上进行实验。改进模型的检测精度分别达到了82.1%、52.3%,其中,小目标、中目标和大目标的检测精度相比原算法分别提升了1.9%、1.1%和1.4%。     

重参数化大核卷积的光学黑色素瘤图像检测算法

针对皮肤镜采集的光学黑色素瘤图像,由于其背景信息复杂,干扰信息过多,导致检测精度较低,容易出现误检、漏检等问题,提出一种重参数化大核卷积的光学黑色素瘤图像检测算法。首先,在主干部分设计一种融合大核卷积与C3的新模块C3＿RepLK,以增大模型的感受野,提取更多的有效信息。其次,引入感受野模块RFB,融合不同尺度的特征信息,减少错检。颈部网络中采用混合密集稀疏卷积GSConv和轻量化上采样算子CARAFE,使得网络能够捕捉到丰富的上下文信息,抑制漏检。最后,在算法中融入二阶通道注意力模块SOCA,加强特征之间的关联性,关注更有用的特征。实验表明,所提检测算法较原YOLOv5算法,所有类别平均精度从85.0%提升至89.4%,证明所提出的算法对于检测黑色素瘤的有效性。     

基于双层解耦策略和注意力机制的遮挡目标分割

遮挡目标分割是实例分割中的一个难点,但在多个应用领域有很强的实用价值,例如物流传输线上堆叠快递包裹的分割。针对快递包裹目标遮挡导致难以分割的问题,该文提出一种基于双层解耦策略和注意力机制的遮挡目标分割方法。该方法首先利用带有特征金字塔(FPN)的主干网络提取图像特征;然后,利用双层解耦检测头自动预测实例的重心是否被遮挡并使用不同的分支对两类不同遮挡类型的实例进行检测;接下来,利用注意力改进模块得到无遮挡实例的预测掩模并将这些掩模合成为一个注意力权重图;最后,注意力改进模块利用该注意力权重图帮助有遮挡实例得到分割结果。该研究采集了一个遮挡快递包裹实例分割数据集,并在该数据集上进行实验。实验结果表明,该方法的平均精度(AP)、召回率(Recall)和漏检率(MR–2)指标分别达到了95.66%, 97.17%和11.78%,较其他方法具有更优的分割性能。     

基于cosSTR-YOLOv7的多尺度遥感小目标检测

针对地理空间遥感图像存在目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等而造成目标检测精度不高的问题,提出了一种基于Swin Transformer(STR)和YOLOv7的多尺度遥感小目标检测算法cosSTR-YOLOv7。以YOLOv7作为基线网络,首先,使用STR模块替换主干网络中的E-ELAN模块,并利用余弦注意力机制和后正则化方法将其改进为cosSTR模块,以提升模型训练的稳定性;其次,在Neck部分构建新的特征融合层,以减少特征信息丢失;然后,在预测部分增加小目标预测层,以提升模型对小目标的检测能力;最后,采用新的SIoU损失函数计算定位损失,以加快模型收敛速度。利用遥感数据集DIOR进行实验,实验结果表明,所提算法平均精度均值(mAP)达到92.63%,对比原YOLOv7算法提高了3.73个百分点,对多尺度小目标的检测性能有显著提高。     

基于改进CenterNet的水下目标检测算法

针对常规目标检测器检测水下目标时存在特征提取困难、目标漏检等问题,提出一种改进CenterNet的水下目标检测算法。首先,使用高分辨率人体姿态估计网络HRNet代替CenterNet模型中的Hourglass-104骨干网络,降低模型参数量,提升网络推理速度;其次,引入瓶颈注意力模块,在空间维度及通道维度进行特征增强,使网络关注重要目标特征信息,提高检测精度;最后,构建特征融合模块,融合网络内部丰富的语义信息和空间位置信息,并利用感受野模块增强融合后的特征,提高网络多尺度目标检测能力。在URPU水下目标检测数据集上进行实验,与CenterNet相比,所提算法的检测精度可达77.4%,提升1.5个百分点,检测速度为7 frame/s,提升35.6%,参数量为30.4 MB,压缩84.1%,同时与其他主流目标检测算法相比具有更高的检测精度,在水下目标检测任务上更具优势。     

多尺度特征融合与锚框自适应的目标检测算法

针对Faster R-CNN算法存在特征提取不充分、检测框定位不准确导致检测精度不高的问题,提出一种多尺度特征融合和锚框自适应相结合的目标检测算法。首先,通过双向融合方法充分提取相邻层级间的深层特征和浅层特征;然后,均衡化处理多尺度特征,使集成的特征能获得来自不同分辨率下等量的语义信息和细节信息,提高目标的识别能力;最后,在区域提议网络（RPN）中利用目标的特征信息,通过自适应预测锚框的位置和形状来生成锚框。基于VOC数据集对算法的实验结果表明：与基于ResNet50的Faster R-CNN算法相比,所提算法中的多尺度特征融合策略加强了算法对不同尺度目标的检测能力,自适应锚框机制能够提高定位精度并避免小目标的漏检,算法整体的检测结果具有较好表现,平均检测精度提升了3.20个百分点。     

用于卫星遥感图像的多尺度目标检测算法

为解决在卫星遥感图像的多尺度目标检测中出现的背景混乱、小目标检测精度低、漏检率高等问题，提出一种用于卫星遥感图像的多尺度目标检测算法。在主干网络中使用通道和空间注意力模块，并重新设计特征融合网络，实现上采样-下采样-上采样的多重融合，并在其中加入通道权重参数，让网络更加关注重要的层次，实现不同层次特征信息的充分利用，使细节特征信息得到增强。在DIOR数据集中的实验结果表明，所提算法不仅显著提升对小目标的检测效果，而且提高对复杂场景中目标的检测精度，与YOLOv5m相比，对部分较小或者复杂的目标检测效果提升明显，精度提升4.5个百分点以上，整体精度提升3.1个百分点。     

基于改进YOLOv3_Tiny的压敏电阻表面缺陷检测

针对当前目标检测算法网络复杂,对平台设备要 求高;而轻量化网络YOLOv3_Tiny对 压敏电阻表面缺陷的检测精度较低,容易出现漏检错检的情况,提出了基于YOLOv3_Tiny的 改进算法DAYOLOv3_Tiny。DAYOLOv3_Tiny构建了深度可分离卷积块替代标准卷积,使用卷积 操作进行下采样,使检测网络在减少网络参数量的同时增加了特征的提取;并在网络中引入 了通道注意力模块和空间注意力模块,增强了检测网络对重要特征信息的学习。在自制的压 敏电阻表面 缺陷数据集上进行实验,结果表明,DAYOLOv3_Tiny的mAP值为92.23%,较改进前 提升了12.25%;改进后的DAYOLOv3_Tiny模型大小为YOLOv3_Tiny的55.42%,仅18.9 MB。实验 表明,DAYOLOv3_Tiny对压敏电阻表面缺陷的检测精度较高,能够有效改善漏检错检的情况 ,且网络模型较小,对硬件平台要求不高,易于在性能受限的平台部署。     

YOLOv3-A:基于注意力机制的交通标志检测网络

为了解决已有YOLOv3算法对于存在小目标问题和背景复杂问题的交通标志检测任务会有较多的误检和漏检的问题,在YOLOv3算法的基础上,提出了目标检测的通道注意力方法和基于语义分割引导的空间注意力方法,形成YOLOv3-A算法.YOLOv3-A算法通过对检测分支特征在通道和空间2个维度进行重新标定,使网络聚焦和增强有效特...     

融合注意力分支特征的甲烷泄漏红外图像分割

甲烷是现代化工业生产和社会生活的重要能源之一,实现其有效探测与分割对于及时发现甲烷泄漏事故并识别其扩散范围具有重要意义。针对红外成像条件下甲烷气体图像的轮廓模糊、泄漏的甲烷气体与背景对比度较低、形状易受大气流动因素影响等问题,本文提出一种融合注意力分支特征的红外图像分割网络（Attention Branch Feature Network,ABFNet）实现甲烷气体泄漏探测。首先,为增强模型对红外甲烷气体图像的特征提取能力,设计分支特征融合模块将残差模块1和残差模块2的输出特征与残差模块3以逐像素相加的方法融合,获取红外甲烷气体图像丰富细致的特征表达以提高模型识别精度。其次,为进一步加快模型的推理速度,将标准瓶颈单元中的3×3卷积替换为深度可分离卷积,大幅度减少参数量达到实时检测甲烷气体泄漏。最后,将scSE注意力机制嵌入到分支特征融合模块,更多地关注扩散区域边缘和中心语义信息以克服红外甲烷气体轮廓模糊对比度低等问题提高模型的泛化能力。实验结果表明,本文提出的ABFNet模型AP50@95、AP50、AP60定量分割精度分别达到38.23%、89.63%和75.33%,相比于原始YOL...     

融入频域特征的航天复合材料缺陷智能检测北大核心CSCD

针对传统人力无损检测识别方式存在的准确度与可靠性不足,且处理缺陷种类单一的问题,本文提出了一种融入频域特征的航天复合材料缺陷检测算法。首先,为了提高缺陷图像的特征提取效果,在特征提取骨干网络中添加图像的频域输入信息;其次,为了提高缺陷的可视化效果和检测精度,提出信息专注模块,并在面具R-CNN(mask region-based convolutional neural network, Mask R-CNN)的基础上,改进分割掩模损失函数;最后,结合级联R-CNN(cascade region-based convolutional neural network, Cascade R-CNN)结构,形成了新的实例分割网络。此外,在航天复合材料缺陷X射线图像数据集中对提出的实例分割网络进行了实验验证,模型检测的平均准确度达到了95.3%,与Mask R-CNN、级联面具R-CNN(cascade mask region-based convolutional neural network, Cascade Mask R-CNN)等实例分割算法相比,取得了更为优良的效果。该研究成果已应用于实际工业生产中几种常见航天复合材料缺陷的智能检测。     

利用通道剪枝技术的实时实例分割方法

随着实例分割技术在各种场景中的应用越来越广泛,运行速度和硬件资源占用是该技术在应用中需要考虑的2个重要因素。最近提出的基于图像原型掩码系数的实例分割网络(YOLACT)在运行速度方面做得很好,但是需要设置较大的特征提取网络才能保证分割精确度,这就导致了模型占用的硬件资源较多,同时运行速度也受到了限制。在YOLACT的基础上,提出一种新的模型,对实例分割的特征提取网络进行了优化,先使用基于批量归一化层放缩因子的通道剪枝方法对YOLACT网络进行压缩,然后对压缩后的卷积层和批量归一化层进行融合,最后,在COCO val2017上对本文提出的方法进行了评估。实验结果表明,相比原始的YOLACT网络,该方法的模型文件大小可以减少56.9%,运行速度提升28.6%,运行时显存占用也降低了13.6%,有效地减少了硬件资源占用,并且提升了运行速度。     

基于改进YOLOv7的机载红外弱小目标检测算法

随着现代化战争的技术升级,机载红外探测领域对更快更远更准地发现目标的需求日益强烈。为满足机载环境下对红外弱小目标高精度高帧率的检测,本文提出了一种基于YOLOv7改进的目标检测算法,以YOLOv7目标检测算法为基础,进行了修改网络结构和加深卷积层数来使特征提取更多的小目标信息特征；并对骨干网络获取的特征层引入注意力机制来提高神经网络对小目标的感知能力以及提高小目标所在区域的权重占比；使用EIOU损失函数替换原本的CIOU损失函数,提高了收敛速度和定位精度。实验结果表明,相较于原算法YOLOv7,在极小损失帧率的情况下,改进后的算法mAP可以达到9849,相较原始算法提升了124,有助于提升对机载红外弱小目标的检测准确率。     

基于AW-Net的轮毂射线图像分割算法北大核心CSCD

针对传统方法下的汽车轮毂内部缺陷检测效率低、精度达不到工业标准的问题,本文提出了一种基于改进U-Net神经网络的轮毂X射线图像缺陷分割方法AW-Net。该方法通过三级跳跃连接的方式级联两个U型网络对图像特征进行深度提取。同时在跳跃连接的过程中融合注意力机制以解决小目标的变化情况容易被漏检的问题,并通过实验验证结合使用多种激活函数来实现更精准的轮毂X射线图像语义分割,增加网络的拟合能力,提高网络的鲁棒性。实验结果表明:改进后的算法在本文构建数据集的汽车轮毂内部缺陷的误判率为2.73%,漏判率为0,识别率达到93%以上,其分割精度高于传统图像分割网络全卷积网络(fully convolutional network, FCN)和U-Net,且本方法边缘分割更加平坦,满足现代轮毂内部缺陷无损检测的需要。     

基于特征增强模块的小尺度行人检测

行人检测中,小尺度行人时常被漏检、误检。为了提升小尺度行人的检测准确率并且降低其漏检率,该文提出一个特征增强模块。首先,考虑到小尺度行人随着网络加深特征逐渐减少的问题,特征融合策略突破特征金字塔层级结构的约束,融合深层、浅层特征图,保留了大量小尺度行人特征。然后,考虑到小尺度行人特征容易与背景信息发生混淆的问题,通过自注意力模块联合通道注意力模块建模特征图空间、通道关联性,利用小尺度行人上下文信息和通道信息,增强了小尺度行人特征并且抑制了背景信息。最后,基于特征增强模块构建了一个小尺度行人检测器。所提方法在CrowdHuman数据集中小尺度行人的检测准确率为19.8%,检测速度为22帧/s,在CityPersons数据集中小尺度行人的误检率为13.1%。结果表明该方法对于小尺度行人的检测效果优于其他对比算法且实现了较快的检测速度。     

一种改进级联U-Net网络的结肠息肉分割算法

结肠镜图像中息肉的精确分割是诊断结肠癌的关键环节,针对目前结肠息肉分割算法存在孔洞、分割粗糙以及分割不完全的问题,提出了一种改进级联U-Net结构的结肠息肉分割算法。运用特征融合思想,设计了多尺度语义嵌入模块和残差模块,充分利用深、浅层特征的语义信息。引入注意力机制,在模型的级联处构建了改进空洞卷积模块,扩大卷积感受野并增强特征捕获能力。改进了卷积层模块和分割损失函数,提升模型的泛化性和鲁棒性。在Kvasir-SEG数据集上进行实验分析,相似系数、平均交并比、召回率和准确率分别达到了90.39%、88.34%、83.62%和95.12%。实验结果表明,该文所提算法改善了分割图像内部孔洞、边缘粗糙及分割不完全的问题,优于其他息肉分割算法。