基于双支残差特征融合的图像去雾算法

针对现有的基于卷积神经网络去雾算法无法有效地去除真实雾图非均匀分布的雾霾问题,提出一种基于双支残差特征融合网络的端到端图像去雾算法.上下文空间域注意分支针对有雾图像的高频雾气区域进行像素注意,将空间域注意模块插入多尺度扩张卷积组,对雾霾特征的像素空间进行权重赋值;通道域注意编解码分支针对高频雾霾特征的通道方向进行注意,设置ResNet自编码结构并引入通道注意解码结构对不同通道特征图的权重进行赋值;特征融合模块采用自适应权重融合像素注意和通道注意的雾层特征信息,输出不均匀雾气残差层;将原始雾图和雾气残差层作差实现图像去雾,设计判别网络提高去雾图的视觉观感.采用真实雾气图像数据集NH-Haze进行评估,实验结果表明,所提算法对非均匀分布雾图的去雾视觉效果良好,在峰值信噪比和结构相似度评价上均优于对比算法.     

面向遥感影像目标检测的ACFEM-RetinaNet算法

针对RetinaNet在遥感目标检测任务中多尺度、密集小目标问题，提出了ACFEM-RetinaNet遥感目标检测算法。针对原主干特征提取不充分的问题，采用Swin Transformer作为主干网络，以提升算法的特征提取能力，提高检测精度。针对遥感图像多尺度问题，提出自适应上下文特征提取模块，使用SK注意力引导不同空洞率的可变形卷积自适应调整感受野、提取上下文特征，改善多尺度目标检测效果。针对遥感图像中密集小目标问题，引入FreeAnchor模块，从极大释然估计的角度设计优化锚框匹配策略，提高检测精度。实验结果表明，在公共遥感图像目标检测数据集RSOD上，ACFEM-RetinaNet算法取得了91.1%的检测精度，相较于原算法提高了4.6个百分点，能更好地应用于遥感图像目标检测。     

自适应融合多尺度特征的无锚框遥感图像目标检测算法

针对遥感图像内容丰富且复杂,具有目标种类多、密集分布和尺寸变化剧烈等特点,导致遥感图像中目标多尺度尤其是小目标难以检测的问题,提出一种基于自适应多尺度特征融合(AMFF)和注意力特征增强(AFE)的无锚框遥感图像目标检测算法.首先将主干网络提取的图像特征输入AMFF,自适应地融合多个尺度的特征,增加特征复用,提升网络的多尺度特征表达能力;然后将AMFF输出的特征输入到加入了AFE模块的检测头中,AFE通过结合多分支空洞卷积与注意力机制,在提高网络对目标尺度的泛化能力的同时增强有效特征信息;最后进行分类和回归,得到检测结果.在DIOR和NWPU VHR-10公开数据集上,与多种主流目标检测算法的实验结果表明,所提算法在2个数据集上的平均检测精度分别为72.4%和87.4%,较基线网络分别提升9.4和13.5个百分点,比次优结果分别提升6.3和1.7个百分点;平均检测精度高于主流目标检测算法,较基线网络的平均检测精度显著提高,能够更加准确地检测小尺度目标,同时有效地提升多尺度目标的检测精度.     

基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法

针对人群计数图像人头尺度变化大、背景噪声高等问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法,以充分聚合多尺度信息,并有效区分背景噪声。构建基于残差连接的空洞空间金字塔池化,通过残差结构以及多个不同扩张率的空洞卷积在捕获多尺度头部目标特征的同时融入浅层特征图的空间细节信息,提高特征图质量;构建跨层多尺度特征融合模块,融合浅层和深层分支不同大小的边缘细节信息和上下文语义信息,并设计基于多分支的特征融合模块,融合不同感受野大小的多尺度信息以缓解大规模人头尺度变化的问题;构建基于矩阵相似运算的通道和空间注意力机制模块提取像素级特征权重,加强网络对于背景和人头目标的判别能力,自适应矫正位置信息。实验结果表明,相比11种对比算法的最优值,所提算法在SHA数据集上的平均绝对误差和均方根误差指标降低1.4%、4.2%,在UCF＿CC＿50数据集上降低4.9%、1.8%,能够精确地预测人群分布状态和估计人群数量,生成高质量的人群密度图。     

融合多层空间注意的U型视网膜血管分割算法

针对现有算法因视网膜细小血管分割不足和抗噪声能力弱导致其分割精度低等问题,提出一种融合多层空间注意的U型视网膜血管分割算法.首先,在编码和解码部分采用特征增强残差模块,引入通道注意机制提高网络模型对血管特征的分割能力.其次,在U型网络的底部引入密集空洞卷积模块,增大感受野提取血管多尺度特征.最后,在跳跃连接阶段使用三端空间注意模块进行特征自适应细化,有效抑制特征图中的噪声.在DRIVE和STARE公开眼底图像数据集上验证本文算法,实验结果表明,所提算法准确率分别达到了0.9643和0.9683,灵敏度分别达到了0.8329和0.8224,AUC值分别达到了0.9861和0.9897.其性能指标整体优于现有先进算法.     

基于小波分解和游程长度矩阵的医学图像检索

为了提高医院图像检索系统对医学图像的检索精度,对基于内容的图像检索方法进行了全面的研究.深入地分析了小波变换和游程长度矩阵在图像检索中的优点,创造性地提出了一种融合小波分解和游程长度矩阵的检索算法.该算法充分利用小波变换可以对图像进行的多尺度分析的优点,以及游程长度矩阵可以描述图像内灰度与游程长度分布规律的优点,使用高斯分布将小波分解后的各尺度图像游程长度矩阵特征进行合理融合.将仿真算法和其它算法进行比较,比较结果表明该方法能有效地提高图像检索的精确度.     

非局部注意力双分支网络的跨模态赤足足迹检索

目的 针对目前足迹检索中存在的采集设备种类多样化、有效的足迹特征难以提取等问题,本文以赤足足迹图像为研究对象,提出一种基于非局部（non-local）注意力双分支网络的跨模态赤足足迹检索算法。方法 该网络由特征提取、特征嵌入以及双约束损失模块构成,其中特征提取模块采用双分支结构,各分支均以ResNet50作为基础网络分别提取光学和压力赤足图像的有效特征;同时在特征嵌入模块中通过参数共享学习一个多模态的共享空间,并引入非局部注意力机制快速捕获长范围依赖,获得更大感受野,专注足迹图像整体压力分布,在增强每个模态有用特征的同时突出了跨模态之间的共性特征;为了增大赤足足迹图像类间特征差异和减小类内特征差异,利用交叉熵损失L_CE（cross-entropy loss）和三元组损失L_TRI（triplet loss）对整个网络进行约束,以更好地学习跨模态共享特征,减小模态间的差异。结果 本文将采集的138人的光学赤足图像和压力赤足图像作为实验数据集,并将本文算法与细粒度跨模态检索方法FGC （fine-grained cross-model）和跨模态行人重识别方法HC （hetero-center）进行了对比实验,本文算法在光学到压力检索模式下的mAP （mean average precision）值和rank1值分别为83.63%和98.29%,在压力到光学检索模式下的mAP值和rank1值分别为84.27%和94.71%,两种检索模式下的mAP均值和rank1均值分别为83.95%和96.5%,相较于FGC分别提高了40.01%和36.50%,相较于HC分别提高了26.07%和19.32%。同时本文算法在non-local注意力机制、损失函数、特征嵌入模块后采用的池化方式等方面进行了对比分析,其结果证实了本文算法的有效性。结论 本文提出的跨模态赤足足迹检索算法取得了较高的精度,为现场足迹比对、鉴定等应用提供了研究基础。     

基于局部特征融合的细粒度车辆识别

为有效提高基于局部检测的细粒度图像分类方法的工作效率,提出一个自适应通道分配模块,能主动分组表达相同语义信息的特征通道.此过程的学习由设计的判别性和多样性损失函数监督完成,利用多尺度深度可分离卷积,从已提取的全局图像特征中检测有助于分类的多样化局部信息.通过训练的网络具有强大的特征分配能力,在全局对象定位的基础上进一步...     

基于上下文多尺度融合的棉铃计数算法

由于实际的棉田环境中存在高度遮挡及尺度多变问题,大幅降低了目标计数算法的精度.针对这一问题,提出基于上下文多尺度融合的棉铃计数算法.算法由金字塔结构的上下文模块和融合卷积神经网络两个部分组成.首先通过全局上下文和局部上下文模块对棉铃图像的上下文信息编码,同时利用多列特征转换模块将输入图像映射成高维特征,最后通过融合卷积神经网络将上下文信息与高维特征进行融合,实现高精度棉铃计数并生成高质量棉铃密度图.此外,从近距离和地空观测两个角度在棉铃数据集上进行实验,实验结果表明,引入上下文信息可以有效提升棉铃计数精度,计数误差MAE和MSE分别下降了27.3和29.4.     

融合多维注意力机制CNN皮肤肿瘤图像分割提取

针对卷积神经网络(CNN)在医学图像分割时,受皮肤病损图像多样性、分割目标位置、形状及尺度变化等因素影响,提出了一种基于传统卷积神经网络综合注意力模块图像分割算法。首先利用U-Net主干网络的优势,其目的让图像特征提取更完善；其次,由空间、通道、尺度构成的综合注意力机制对目标病灶区域进行检测识别,利用通道级联把来自编码器中低级图像特征和解码器中高级图像特征注意力结合起来进行权值自适应融合,提升了网络对样本病灶区的关注度和辨识力,突出强调最相关的特征通道和多尺度间最显著的特征图。通过对ISIC2018数据集及医院整形外科提供患者不同类型的皮肤肿瘤图像进行分割测试,并将注意力模块随机组合形成的不同算法进行指标评价比对,所提出算法的平均分割精度可达92.89%。实验结果表明,所提出算法是有效可行的,在多维度下分割处理带复杂背景的皮肤病灶图像时有更高的鲁棒性。     

特征平衡的无人机航拍图像目标检测算法

无人机航拍图像目标较小、图像视角变化大,导致目标检测效果不佳。针对此问题,设计了一种适用于无人机小目标检测的网络。该网络中的可变形卷积模块可以提高多视角目标的特征提取能力,以解决航拍图像目标视角变化剧烈致使目标特征难以提取的问题;特征平衡金字塔模块可以增强网络中底层小目标特征,以解决航拍图像中的小目标因特征易丢失而造成其检测效果差的问题;同时利用像素重组构建底层大尺度特征以解决特征平衡金字塔模块的底层特征卷积运算量大的问题;交叉自注意力机制获取目标上下文信息,改善严苛条件下的漏检错检问题。公开数据集上的仿真结果表明,在保证实时检测的情况下所提算法的平均准确度优于主流检测算法。     

空洞可分离卷积和注意力机制的实时语义分割

目的 为满足语义分割算法准确度和实时性的要求,提出了一种基于空洞可分离卷积模块和注意力机制的实时语义分割方法。方法 将深度可分离卷积与不同空洞率的空洞卷积相结合,设计了一个空洞可分离卷积模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征;在网络输出端加入了通道注意力模块和空间注意力模块,增强对特征的通道信息和空间信息的表达并与原始特征融合,以进一步提高特征的表达能力;将融合的特征上采样到原图大小,预测像素类别,实现语义分割。结果 在Cityscapes数据集和CamVid数据集上进行了实验验证,分别取得70.4%和67.8%的分割精度,速度达到71帧/s,而模型参数量仅为0.66 M。在不影响速度的情况下,分割精度比原始方法分别提高了1.2%和1.2%,验证了该方法的有效性。同时,与近年来的实时语义分割方法相比也表现出一定优势。结论 本文方法采用空洞可分离卷积模块和注意力模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征,且在保证实时分割的情况下提升分割精度,在准确度和实时性之间达到了有效的平衡。     

融合局部与全局特征的肺炎医学影像分类

针对现有肺炎医学影像识别研究在浅层网络忽略全局特征导致特征提取不全且模型规模较大的问题, 提出了一种基于CNN和注意力机制的轻量化模型提高肺炎类型的识别效率. 采用轻量化模型结构减少模型参数量, 通过增大卷积核, 引入高效通道注意力和自注意力机制解决网络重要信息丢失和无法提取底层全局信息的问题, 通过双分支并行提取局部和全局信息并使用多尺度通道注意力提高二者融合质量, 使用CLAHE算法优化原始数据. 实验结果表明, 该模型在保证轻量性的同时准确率、灵敏度、特异性较原模型分别提高2.59%, 3.1%, 1.38%, 并优于当前优秀的其他分类模型, 具有更强的实用性.     

基于非局部注意力和局部特征的车辆重识别算法

车辆重识别是指从不同的摄像机来重新识别出同一辆车。车辆重识别非常容易受到车辆角度以及光照等其他因素的影响,是一项非常有挑战性的任务。许多车辆重识别方法都过分关注车辆全局特征,而忽略了车辆图像的局部有分辨力的特征,造成了车辆重识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出一种整合非局部注意力的和多尺度特征的车辆重识别方法,使用注意力机制获取车辆显著特征,并融合多尺度特征从而提高车辆重识别的检索精度。首先,使用骨干特征提取网络与注意力模块获取车辆的显著性细粒度特征。然后,将特征分为多个分支进行度量学习,分别学习车辆的局部与全局特征,将全局特征与细粒度的局部特征融合,构建车辆重识别的特征。最后,利用该方法提取不同车辆的特征,计算不同车辆的相似度,从而判断是否具有相同的身份。实验结果表明本文提出的车辆重识别算法具有更高的精度。     

基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法

随着无人机技术的不断发展,无人机多目标跟踪已成为无人机应用的关键技术之一.针对无人机视频中的复杂背景干扰、遮挡、视点高度和角度多变等问题,提出一种基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法.首先,将改进的卷积注意力模块引入残差网络,建立三元组注意力特征提取网络;其次,在特征金字塔网络的结构上加入新的特征融合通道,设计多尺度特征融合模块,增强模型对多尺度目标的特征表达能力;最后,根据目标的重识别特征匹配与检测框匹配得到目标轨迹.仿真实验结果表明,该算法可有效提升无人机多目标跟踪的精度,具有较好的鲁棒性.     

U-Net通道变换网络在腺体图像分割中的应用

目的 腺体医学图像分割是将医学图像中的腺体区域与周围组织分离出来的过程,对分割精度有极高要求。传统模型在对腺体医学图像分割时,因腺体形态多样性和小目标众多的特点,容易出现分割不精细或误分割等问题,对此根据腺体医学图像的特点对U-Net型通道变换网络分割模型进行改进,实现对腺体图像更高精度分割。方法 首先在U-Net型通道变换网络的编码器前端加入ASPP_SE （spatial pyramid pooling_squeeze-and-excitation networks）模块与ConvBatchNorm模块的组合,在增强编码器提取小目标特征信息能力的同时,防止模型训练出现过拟合现象。其次在编码器与跳跃连接中嵌入简化后的密集连接,增强编码器相邻模块特征信息融合。最后在通道融合变换器（channel cross fusion with Transformer,CCT）中加入细化器,将自注意力图投射到更高维度,提高自注意机制能力,增强编码器全局模块特征信息融合。简化后的密集连接与CCT结合使用,模型可以达到更好效果。结果 改进算法在公开腺体数据集MoNuSeg （multi-organ nuclei segmentation challenge）和Glas （gland segmentation）上进行实验。以Dice系数和IoU （intersection over union）系数为主要指标,在MoNuSeg的结果为80.55%和67.32%,在Glas数据集的结果为92.23%和86.39%,比原U-Net型通道变换网络分别提升了0.88%、1.06%和1.53%、2.43%。结论 本文提出的改进算法在腺体医学分割上优于其他现有分割算法,能满足临床医学腺体图像分割要求。     

基于尺度自适应卷积神经网络的人群计数算法

为解决单幅图像中的人群遮挡和尺度变化问题,提出一种基于多列卷积神经网络的人群计数算法。利用具有不同尺寸感受野的卷积神经网络(CNN)和特征注意力模块自适应提取多尺度人群特征,引入可变形卷积增强CNN网络空间几何形变学习能力并优化特征图,从而生成高质量的密度图。Shanghai Tech和UCF_CC_50数据集上的实验结果表明,该算法能学习输入图和人群密度图之间的映射关系,且计数准确性高、鲁棒性强。     

基于渐进式嵌套特征的融合网络

显著目标检测是指通过引入人类视觉注意力机制,使计算机能检测视觉场景中人们最感兴趣的区域或对象.针对显著性目标检测中存在检测边缘不清晰、检测目标不完整及小目标漏检的问题,文中提出基于渐进式嵌套特征的融合网络.网络采用渐进式压缩模块,将较深层特征不断向下传递融合,在降低模型参数量的同时也充分利用高级语义信息.先设计加权特征融合模块,将编码器的多尺度特征聚合成可访问高级信息和低级信息的特征图.再将聚合的特征分配到其它层,充分获取图像上下文信息及关注图像中的小目标对象.同时引入非对称卷积模块,进一步提高检测准确性.在6个公开数据集上的实验表明文中网络取得较优的检测效果.     

基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法

针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特征金字塔光流计算网络耦合,提出一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算模型;最后,设计一种结合图像与运动边缘约束的混合损失函数,通过指导模型学习更加精准的边缘信息,克服了光流计算运动边缘模糊问题.分别采用MPI-Sintel和KITTI2015测试图像集对该方法与代表性的深度学习光流计算方法进行综合对比分析.实验结果表明,该方法具有更高的光流计算精度,有效解决了光流计算的边缘模糊问题.     

Bi-branch deconvolution-based convolutional neural network for image classification

With the rise of deep neural network, convolutional neural networks show superior performances on many different computer vision recognition tasks. The convolution is used as one of the most efficient ways for extracting the details features of an image, while the deconvolution is mostly used for semantic segmentation and significance detection to obtain the contour information of the image and rarely used for image classification. In this paper, we propose a novel network named bi-branch deconvolution-based convolutional neural network (BB-deconvNet), which is constructed by mainly stacking a proposed simple module named Zoom. The Zoom module has two branches to extract multi-scale features from the same feature map. Especially, the deconvolution is borrowed to one of the branches, which can provide distinct features differently from regular convolution through the zoom of learned feature maps. To verify the effectiveness of the proposed network, we conduct several experiments on three object classification benchmarks (CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN). The BB-deconvNet shows encouraging performances compared with other state-of-the-art deep CNNs.