基于小目标类别注意力机制与特征融合的AF-ICNet非结构化场景语义分割方法

针对非结构化道路分割难度大、小目标检测精度较低等问题,构建基于小目标类别注意力机制与特征融合的AF-ICNet轻量级实时语义分割网络。采用空洞空间卷积池化金字塔融合不同尺度特征感受野以增强网络的全局感知能力。嵌入CA注意力机制,建立通道信息和空间位置信息以增强网络对非结构化道路小目标类别语义特征的提取能力。针对类别分布不均衡问题,改进权重交叉熵损失函数。利用AF-ICNet模型对Cityscapes与IDD数据集进行训练,在Cityscapes测试图像中分割的MIoU达到了71.5%,在IDD测试图像中分割的MIoU达到了62.5%。搭建实验测试系统进行实景测试,测试结果表明,AF-ICNet有效提升了非结构化道路及小目标类别的分割精度,并满足测试的实时性要求。     

基于编码-解码卷积神经网络的遥感图像语义分割

农村地区遥感图像语义分割是进行城乡规划、植被以及农用地检测的基础。农村地区高分辨率遥感图像含有较为复杂的地物信息,对其进行语义分割难度较大。基于此,提出一种改进的对称编码-解码网络结构SegProNet,利用池化索引与卷积融合语义信息及图像特征,通过1×1卷积构建Bottleneck层进一步提取细节、减少参数量,逐步加深过滤器深度以构建端到端的语义分割网络,改进激活函数进一步提升网络性能。实验结果表明,在CCF卫星数据集上,所提方法及经典语义分割网络U-Net、SegNet的准确率分别为98.4%,80.3%,98.1%,所提方法较其他方法更优。     

基于扩张卷积注意力神经网络的高光谱图像分类

为了解决训练样本有限情况下高光谱图像分类精度低的问题,提出了一种结合扩张卷积与注意力机制的三维-二维串联卷积神经网络模型。首先,该模型以串联的三维-二维卷积神经网络作为基础结构,利用三维卷积同时提取高光谱图像的空谱特征,并采用二维卷积进一步提取高级空间语义信息;然后,通过引入扩张卷积增大卷积核感受野,构建了多尺度特征提取结构,实现了多尺度特征的融合;最后,利用注意力机制使网络关注重要的空谱特征,并抑制噪声和冗余信息。在两个常用数据集上对本文算法和四种基于深度学习的分类算法进行对比实验,结果表明,所提模型取得了最准确的分类结果,有效提高了训练样本有限条件下的分类精度。     

基于注意力和强化学习的遥感图像描述方法

针对当前遥感目标检测方法只能识别出遥感目标的类别及位置,无法生成与遥感图像内容相关文本描述的问题,提出了一种基于注意力和强化学习的遥感图像描述方法.首先,采用卷积神经网络构建编码器,提取遥感图像的特征.其次,利用长短期记忆网络搭建解码器,学习图像特征与文本语义特征间的映射关系.然后,引入注意力机制,增强模型对显著性特征的关注,减少无关背景特征的干扰.最后,采用强化学习策略,根据离散且不可微的评价指标直接对模型进行优化,消除暴露偏差及优化方向不一致的缺陷.在公开遥感图像描述数据集中的实验结果表明,本方法的检测精度较高,对密集小目标、雾气积聚、背景特征与目标特征相似等复杂环境下的遥感图像具有良好的描述性能.     

融合多重自注意力和可变形卷积的多模态脑胶质瘤分割

脑胶质瘤的磁共振图像分割对于脑肿瘤的诊断、手术规划以及放疗等治疗方案的确定具有非常重要的意义．针对现有脑肿瘤分割算法分割精度不高边缘分割不精确,易出现假阳性的问题,本文提出一种基于多重自注意力和可变形卷积的Unet改进模型．模型将原始Unet框架的标准卷积替换为残差模块,以防止模型训练过程中出现梯度消失;通过在瓶颈层加入基于Transformer的多重自注意力模块来提取局部特征和全局上下文信息,以更好地挖掘像素间的相关性;在跨层连接处采用可变形卷积来增强模型对形状感知的敏感性,以提升肿瘤边缘特征的提取能力．实验结果表明,所提算法的分割结果评价指标高于使用同样数据集的其他对比模型,而且对肿瘤边缘的分割更加精确．这表明本文算法是一种有效的脑胶质瘤自动分割算法．     

基于改进Swin transformer的遥感图像融合方法

针对现有基于transformer的方法未能充分融合遥感图像多尺度特征的问题,提出一种多光谱-全色融合网络。在融合网络中嵌入一个基于改进Swin transformer的多尺度窗口自注意力模块,在关注全局空间特征的同时,充分融合不同尺寸的特征信息,从而最大程度地保留光谱和空间结构信息。通过不同层级特征的跳跃连接,解码网络预测出原始多光谱图像缺失的纹理部分,最终使用细节注入模型恢复出目标图像。为了提升融合效果,在损失函数中加入了光谱损失和空间结构损失。与其他方法相比,本文提出的方法在WorldView-4、QuickBird和WorldView-2三种卫星数据集的主观视觉效果最好,相比于性能第二的方法,本文方法在三种数据集的相对全局误差指标分别减小了11.99%、0.4%和3.43%。     

声纹信号-图形差分场增强和多头自注意力机制的变压器工作状态辨识方法

为提升电力变压器工作状态的智能监测水平,提出声纹信号-图形差分场增强和多头自注意力机制的变压器工作状态辨识方法。基于图形差分场技术将声纹信号映射为二维图像,再借助多头注意力机制的视觉转换器实现图像信息的深层挖掘与状态辨识,采用梯度加权类激活映射实现分类结果的可解释性分析。搭建了包含变压器4种典型工作状态下的实验模拟测试系统平台,实验结果表明：所提方法不仅能够有效表征变压器声纹信号的状态特征,且分类辨识精度相较于“时频图+引入多头注意力机制的变换网络”与“图形差分场+引入残差模块的卷积神经网络”的常规方法有显著提升,提升约6%,同时也具备较好的鲁棒性,可为电气设备的故障检测研究提供一定参考。     

基于改进U-Net++的CT影像肺结节分割算法

卷积神经网络的语义分割模型未有效利用特征权重信息,导致在医学图像复杂场景中分割边界出现欠分割现象。针对该问题,基于融合自适应加权聚合策略提出一种改进的U-Net++网络,并将其应用于电子计算机断层扫描影像肺结节分割。该模型首先在卷积神经网络中提取出不同深度特征语义级别的信息,再结合权重聚合模块,自适应地学习各层特征的权重,然后将学习得到的权重加载到各个特征层上采样得到的分割图以得到最终的分割结果。在LIDC数据集和重庆大学附属肿瘤医院肺部电子计算机断层扫描数据集上进行了分割实验,所提方法的交叉比在两个数据集上分别可达到80.59%和87.40%、骰子系数分别可达到88.23%和90.83%。相比U-Net和U-Net++方法,该算法有效提升了图像分割性能。本文方法能在肿瘤微小细节上实现精确分割,较好地解决了肺结节向周围浸润性生长时出现欠分割的问题。     

改进VGG网络的多聚焦图像的融合方法

为更好地保留原图像信息，提高图像融合性能，提出一种改进VGG卷积神经网络与边缘像素统计特征相结合的融合算法。首先，该算法将完整图像拆分成图像块，以图像块的预处理来获取较高的图像分类，精度达到0.985以上，以改进的VGG卷积神经网络来加快模型收敛速度，当图像块输入到网络当中，可以初步得到二分类的权值矩阵。其次，在高频细节部分，对于左聚焦图像和右聚焦图像的清晰模糊模块分别进行模糊化处理，根据像素点之间的统计特征经阈值分割后得到有明显边界的权值矩阵。最后，结合两次分割的权值矩阵，通过加权求和的融合策略，得到处处清晰的聚焦图像。为说明算法有效性，在实验部分展示其融合主观视觉效果图与信息熵等客观评价，该算法对比其他算法表现突出，可较好地保留原图像的信息。     

基于改进U-net的金属工件表面缺陷图像分割方法

针对金属工件表面小尺寸缺陷及受非均匀光照影响的图像缺陷难以分割的问题,提出了一种改进的U-net语义分割网络,实现金属工件表面缺陷图像的精确分割。首先,在U-net网络中融入CBAM(convolutional block attention module)模块来提升图像中缺陷目标的显著度;其次,采用深度超参数化卷积DO-Conv(depthwise over-parameterized convolutional)代替网络中部分传统卷积,增加网络可学习的参数数量;然后,采用Leaky Relu函数代替网络中部分Relu函数,提高模型对负区间的特征提取能力;最后,采用中值滤波及非均匀光照的补偿方法进行图像预处理,减弱非均匀光照对金属工件图像表面缺陷的影响。结果表明:改进后的网络平均交并比、准确率和Dice系数指标分别达到0.833 5、0.933 2、0.867 4,改进的网络显著提升了对金属工件表面缺陷图像的分割效果。     

结合注意力机制的改进U-Net网络在端到端语音增强中的应用

设计了一个适用于端到端语音增强的改进的U-Net (Attention Dilated Convolution U-Net,ADC-U-Net)网络模型.与基线U-Net网络相比,一方面通过加入空洞卷积减小由采样带来的信息损失;另一方面引入了注意力机制结构,结合了含噪语音更多的上下文信息,提取更深层次和更丰富的特征信息...     

基于深度学习的铸件X射线图像分割研究

针对当前图像分割算法在实现工业铸件内部缺陷分割上精度低且算法不够轻量化的问题,提出一种基于改进DeepLabv3+的工业铸件内部缺陷检测算法Effi-DeepLab。该方法采用EfficientNet中的MBConv来代替原有的Xception模块进行特征提取,使特征提取网络更加高效与轻量化;针对工业铸件内部缺陷尺寸小的问题,重新设计空洞空间金字塔池化（ASPP）层中空洞卷积的扩张率,使得卷积块对小目标具有更高的鲁棒性;在解码端充分利用特征提取阶段的低阶语义信息进行多尺度特征融合,以提高小目标缺陷分割的精度。实验结果表明,在本文使用的汽车轮毂内部缺陷图像数据集中,Effi-DeepLab模型对缺陷的分割准确率和平均交并比（mIoU）分别为93.58%和89.39%,相比DeepLabv3+分别提升了2.65%和2.24%,具有更好的分割效果;此外,还通过实验验证了本文提出算法具有良好的泛化性。     

基于MCRASN的遥感影像变化检测

为了提升经配准高分辨率遥感影像对变化检测的精度,基于ChangeFormer提出了一种将移动卷积与相对注意力相结合的孪生网络(mobile convolution and relative attention Siamese network,MCRASN)。该网络以垂直布局结合移动卷积和相对注意力,构建多阶段组合编码器替换原网络编码器,高效地捕捉所需的多尺度细节特征和像素间相互关系信息,改进差异模块为1个可学习的距离度量模块进行距离计算,同时通过引入EFL(equalized focal loss)损失函数解决数据集正负样本失衡的问题以实现精确的变化检测。实验结果表明,所提出的MCRASN算法在LEVIRCD数据集上具有更好的变化检测性能,其精确率、召回率、F1得分和总体精度分别为93.94%、89.26%、91.54%和99.18%,优于先前的多种检测方法。     

基于U-Net的盐体识别方法

卷积神经网络在计算机视觉领域取得重大突破，利用其强大的图像处理能力，将地下沉积盐体的识别问题转化为图像语义分割问题，应用深度卷积神经网络实现盐体地震图像的像素级语义分割.本文在U-Net基础上，增加网络深度并同时引入批归一化和Dropout处理，使得神经网络模型具有更高的可信度和更强的泛化能力.通过实验发现，在卷积层之后引入批归一化处理，并在池化层和叠加层之后引入Dropout可以稳定提升模型对盐体图像的分割性能.     

高分辨率遥感图像耕地地块提取方法研究

利用高分辨率遥感图像的光谱信息提取耕地地块对于土地利用动态监测、精准农业等领域有着非常重要的意义,然而传统的结合GIS软件与手工数字化提取地块的方法费时费力,并且具有很大的主观性,因此利用计算机自动提取地块具有很强的现实意义。文章提出了一种基于小波变换和分水岭分割的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法,首先结合高分辨率层遥感图像的光谱信息,利用图像分类结果对原始图像中典型地物的灰度值进行对比增强处理,然后进行小波变换和分水岭分割,通过改进的区域合并算法解决过度分割问题,最后利用Canny算子引入边缘信息,得到最终的耕地地块分割结果。通过对北京地区Quickbird数据的应用,准确快速的提取了耕地地块数据,证明该方法是一种有效、可行的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法。     

基于改进U-Net的量子点STM图像分割

为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确.     

基于改进Faster R-CNN的红外目标检测算法

为提升红外目标的检测精度,提出了一种引入频域注意力机制的Faster R-CNN红外目标检测算法。首先,针对红外图像边缘模糊和噪声问题,设计了一种并行的图像增强预处理结构;其次,在Faster R-CNN中引入频域注意力机制,设计了一种新型红外目标检测主干网络;最后,引入路径增强金字塔结构,融合多尺度特征进行预测,利用底层网络丰富的位置信息,提升检测精度。在红外飞机的数据集上进行实验,结果表明,改进后的Faster R-CNN目标检测框架比以ResNet50为主干的算法的AP提升了7.6%。此外,与目前主流算法对比,本文算法提高了红外目标的检测精度,验证了算法改进的有效性。     

基于邻域像素注意力机制的光场深度估计方法

通过发掘深度信息与子孔径图像邻域像素间的高度相关性,提出了一种基于邻域像素注意力机制的光场深度估计方法。首先根据光场图像的数据特性提出了一种邻域像素注意力机制,该注意力机制考虑了不同子孔径图像在同一邻域间的极几何关系,能够增强网络对遮挡像素的感知能力。其次基于注意力机制设计了一个光场子孔径图像序列特征提取模块,该模块通过三维卷积将相邻序列图像上的特征编码到特征图上,并通过注意力机制增强网络对光场图像极几何特征的学习能力。最后联合邻域像素注意力机制和特征提取模块设计了一个多分支的全卷积神经网络,该网络使用部分光场子孔径图像序列即可估计图像的深度特征。实验结果表明,所提方法在均方误差（MSE）和平均坏像素率（BP）指标上总体表现优于其他先进方法,同时得益于高效注意力机制的加入,与其他先进方法相比所提方法运行速度最快。     

基于阶梯网络与交叉融合的端到端图像去雾

针对卷积神经网络类图像去雾方法存在的细节丢失、颜色失真、去雾不彻底等问题,提出一种基于阶梯网络与注意力交叉融合的端到端图像去雾算法.整体网络模型包含特征提取、特征融合、图像重建三个模块,其中特征提取包括有雾图像细节和轮廓特征的提取,由阶梯网络的不同阶梯层提取实现;特征融合模块以注意力机制的交叉融合实现,并结合自适应残差...     

改进的Faster-RCNN算法在聚乙烯管接头内部缺陷检测中的应用

超声相控阵技术是目前聚乙烯管道热熔接头内部缺陷检测的一种主流方法。提出了基于注意力机制的改进Faster-RCNN目标检测网络用于超声相控阵D扫图聚乙烯管接头内部缺陷检测。针对聚乙烯管道热熔接头内部超声相控阵D扫图小缺陷较多、特征信息容易丢失的问题,将残差网络(ResNet50)与特征金字塔网络(FPN)相结合作为骨干网络,并引入卷积注意力模块(CBAM)自适应细化特征。将SSD网络框架和Faster-RCNN网络框架用于模型训练和测试,使用VGG16、ResNet50、ResNet50+FPN、ACBM+ResNet50+FPN作为骨干网络依次对超声相控阵聚乙烯管道热熔对接接头内部缺陷样本进行训练对比。结果表明,改进的Faster-RCNN网络模型在聚乙烯管接头内部缺陷检测和分类方面有明显改进,对小缺陷的检测性能有了显著的提高。