多层级特征优化融合的遥感图像分割网络

为了从高分辨率遥感图像中准确地分割出地物目标，提出了一种多级特征优化融合的遥感图像分割网络（MRFNet），着重将特征提取骨架网络中不同层级的特征图进行融合，通过融合网络特征图中不同种类的信息来对输出特征图信息进行合理有效的提取和分析。同时使用了逐层的多尺度编码解码模块来细化与高层特征图进行融合的浅层特征图，将不同种类的信息经过优化以后汇聚到高层特征图。然后采用空洞卷积金字塔对高层特征图提取不同感受野的信息，优化了语义分割的输出特征图。通过在ISPRS Vaihingen数据集上进行实验，该网络算法的总体精度达到了90.34%，与经典语义分割网络相比，有效提升了遥感图像目标的检测精度。同时为了证明算法的泛化性，在ISPRS Potsdam数据集上进行了泛化实验取得了91.47%的总体精度，证明了该算法的有效性。     

基于深度学习的语义分割网络

提出了一种基于深度学习的语义分割网络。该网络通过多孔卷积设计了一个能提取图像多尺度信息的空间金字塔模块,并通过大量实验探索了空间金字塔模块中多孔采样率和多尺度分支对于网络场景解析能力的影响。讨论了网络训练中不同超参数对于网络性能的影响。在SUN RGB-D数据集上的测试结果显示,与其它state-of-the-art的语义分割网络相比,本文设计的网络性能突出。最后,还对基于红外图像的语义分割进行了初步探索。     

DECANet：基于改进DeepLabv3+的图像语义分割方法

在图像的语义分割任务中，不同对象之间像素值存在差异，导致现有的网络模型在图像语义分割过程中丢失图像局部细节信息。针对上述问题，提出一种图像语义分割方法（DECANet）。首先，引入通道注意力网络模块，通过对所有通道的依赖关系进行建模提高网络的表达能力，选择性地学习并强化通道特征，提取有用信息，抑制无用信息。其次，利用改进的空洞空间金字塔池化（ASPP）结构，对提取到的图像卷积特征进行多尺度融合，减少图像细节信息丢失，且在权重参数不改变的情况下提取语义像素位置信息，加快模型的收敛速度。最后，DECANet在PASCAL VOC2012和Cityscapes数据集上的平均交并比分别达81.08%和76%，与现有的先进网络模型相比，检测性能更优，可以有效地捕获局部细节信息，减少图像语义像素分类错误。     

基于空间图卷积的三维点云语义分割

随着科技智能化建设需求的提高，语义分割技术受到图形、图像领域内学者的广泛关注，其为目标跟踪、视觉控制等技术提供有效的决策支持。然而三维点云语义分割模型的运行效率和分割准确率是限制其发展的瓶颈所在。基于此，提出一种基于空间图卷积的三维点云语义分割网络（PCGCN）。PCGCN采用边缘图卷积网络提取局部特征，并使用残差网增强特征的传递，对不同尺度的局部特征进行融合并参与三维点云语义分割。PCGCN解决了在深度学习过程中因局部特征丢失产生的语义分割效果不佳的问题，同时，点云深度学习网络中，残差网的引入提高语义分割的准确度。在ShapeNet和S3DIS数据集上进行实验，实验结果表明，PCGCN在ShapeNet数据集的准确率达到85.1%，在S3DIS数据集的准确率达到81.3%。     

FRKDNet：基于知识蒸馏的特征提炼语义分割网络

传统的语义分割知识蒸馏方法仍然存在知识蒸馏不完全、特征信息传递不显著等问题，且教师网络传递的知识情况复杂，容易丢失特征的位置信息。针对以上问题，本文提出了一种基于知识蒸馏的特征提炼语义分割模型FRKDNet。首先根据前景特征与背景噪声的特点，设计了一种特征提炼方法来将蒸馏知识中的前景内容进行分离，过滤掉教师网络的伪知识后将更准确的特征内容传递给学生网络，从而提高特征的表现能力。同时，在特征空间的隐式编码中提取类间距离与类内距离从而得到相应的特征坐标掩码，学生网络通过模拟特征位置信息来最小化与教师网络特征位置的差距，并分别和学生网络进行蒸馏损失计算，从而提高学生网络的分割精度，辅助学生网络更快地收敛。最后在公开数据集Pascal VOC和Cityscapes上实现了优秀的分割性能，MIoU分别达到74.19%和76.53%，比原始学生网络分别提高了2.04%和4.48%。本文方法相比于主流方法具有更好的分割性能和鲁棒性，为语义分割知识蒸馏提供了一种新方法。     

C2 Transformer U-Net:面向跨模态和上下文语义的医学图像分割模型

跨模态的医学图像可以在同一病灶处提供更多的语义信息,针对U-Net网络主要使用单模态图像用于分割,未充分考虑跨模态、上下文语义相关性的问题,该文提出面向跨模态和上下文语义的医学图像分割C2 Transformer U-Net模型。该模型的主要思想是:首先,在编码器部分提出主干、辅助U-Net网络结构,来提取不同模态的语义信息;然后,设计了多模态上下文语义感知处理器(MCAP),有效地提取同一病灶跨模态的语义信息,跳跃连接中使用主网络的两种模态图像相加后传入Transformer解码器,增强模型对病灶的表达能力;其次,在编-解码器中采用预激活残差单元和Transformer架构,一方面提取病灶的上下文特征信息,另一方面使网络在充分利用低层和高层特征时更加关注病灶的位置信息;最后,使用临床多模态肺部医学图像数据集验证算法的有效性,对比实验结果表明所提模型对于肺部病灶分割的Acc, Pre, Recall, Dice, Voe与Rvd分别为:97.95%, 94.94%, 94.31%, 96.98%, 92.57%与93.35%。对于形状复杂肺部病灶的分割,具有较高的精度和相对较低的冗余度,总体上优于现有的先进方法。     

基于Unet的多任务医学图像语义分割模型

深度学习网络在医学图像分割领域应用广泛,针对传统语义分割模型只在局部像素点进行考虑,在小目标的医学图像语义分割中检测精度不高。本文提出了基于Unet的双任务图像语义分割模型,对传统的Unet语义分割进行改进,编码阶段采用经过预训练的Resnet34作为框架进行特征提取,设计了SCSE模块对图像特征信息进行修正,从空间和通道两个方向获取图像的全局信息,损失函数采用“分类”和“分割”融合的多任务策略进行学习,对气胸医学图像进行语义分割。为进一步提高网络模型的泛化能力,对数据集图像进行随机水平翻转、垂直翻转等图像增强处理,实验表明该语义分割方法比传统的Unet语义分割方法在分割精度上提高5%以上。     

基于PointNet优化网络的铁路站台语义分割

铁路站台点云语义分割是对铁路侵界现象进行检测的关键环节。文中以新型激光扫描测量系统采集的具有三维空间信息的点云数据为基础,在获取初步分割结果的基础上,设计PointNet网络整体结构提取点云数据全局特征,采用多层次金字塔结构对网络进行局部特征提取优化,实现铁路站台点云数据语义分割。研究表明,所提方法对实验点云数据的分割准确率达到84.5%,在铁路工程应用中的点云总体分割精度达到75.34%,在铁路检测中实现了大范围多尺度点云数据的可靠语义分割,满足铁路侵界现象检测分析需求。     

基于Transformer的实时语义分割网络及应用北大核心CSCD

为提升机器人对电缆隧道场景的环境感知能力,提出了一种适用于电缆隧道场景的实时语义分割网络。使用Transformer结构提取图像全局语义信息,同时使用卷积神经网络捕获图像局部细节信息,将二者结合增强图像分割精度。同时,针对机器人以及隧道特点,将语义分割结果转化为机器人前方目标信息以及机器人偏离情况信息,辅助机器人导航避障。实验结果表明,所提出的网络在公共数据集Cityscapes、CamVid上平均交叉联合度量分别为77.2%、76.8%,相比BiSeNet分别提高了8.8%、8.1%,并能较好地适应于实际电缆隧道环境中,提供有效的场景感知信息,实现自主避障。     

基于U-Net网络改进算法的视网膜血管分割研究北大核心CSCD

针对视网膜图像血管细小,细节特征丢失、梯度下降、爆炸而导致分割效果差的问题,本文提出了一种引入残差块、循环卷积模块和空间通道挤压激励模块的U-Net视网膜血管图像分割模型。首先通过使用一系列随机增强来扩展训练集并对数据集进行预处理,然后在U-Net模型中引入残差块,避免随着网络深度增加,分割准确率达到饱和然后迅速退化以及优化计算成本;并将U-Net网络的底部替换为循环卷积模块,提取图像低层次的特征,并不断的进行特征积累,增强上下文之间的语义信息,获得更有效的分割模型;最后在卷积层之间嵌入空间通道挤压激励模块,通过找到特征较好的通道,强调这一通道,压缩不相关的通道使得网络模型能够加强关键语义特征信息的学习,通过训练过程学习到有效的特征信息,同时增强抗干扰能力。通过在DRIVE数据集上的验证结果可得,本文所提模型的准确率为98.42%,灵敏度达到了82.36%,特异值达到了98.86%。通过和其他网络分割方法比较,本文所提分割方法具有更优的分割效果。     

道路三维点云多特征卷积神经网络语义分割方法

针对道路场景下三维激光点云语义分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络并结合几何点云多特征的端到端的语义分割方法。首先,通过球面投影构造出点云距离、相邻夹角及表面曲率等特征图像,以便于应用卷积神经网络;接着,利用卷积神经网络对多特征图像进行语义分割,得到像素级的分割结果。所提方法将传统点云特征融入到卷积神经网络中,提升了语义分割效果。使用KITTI点云数据集进行测试,结果表明:所提三维点云多特征卷积神经网络语义分割方法的效果优于SqueezeSeg V2等没有结合点云特征的语义分割方法;与SqueezeSeg V2网络相比,所提方法对车辆、自行车和行人分割的精确率分别提高了0.3、21.4、14.5个百分点。     

结合空洞可分离卷积的多尺度医学影像分割算法

传统U-Net语义分割模型在医学影像领域具有广泛的应用,但该模型的准确率受限于单一尺度的预测模式以及上下采样引起的信息丢失。针对上述问题,本文基于U-Net编码—解码架构以及空洞可分离卷积提出了一种高低层级信息丰富的多尺度医学影像语义分割算法,该算法由特征提取网络以及多尺度语义分割预测网络两部分构成。特征提取网络使用空洞可分离卷积和类残差块分别替换原U-Net中上、下采样以及卷积块,在增加感受野的同时使信息得到最大化的保留;提出一个通道注意力机制,强化目标核心特征的表达以及无关背景区域的抑制;在多尺度上挖掘带有图像级全局上下文的卷积特征,进一步提高分割性能。本文在采集的胚胎以及DRIVE数据集上进行仿真实验,其结果表明,与U-Net及其衍生模型相比该方法具有更高的准确率和鲁棒性。     

一种改进的噪声图像语义分割方法

在图像的获取和传输过程中,可能会出现噪声, 它不仅破坏了图像的真实信息,而且严重影响了图像的视觉效果。因此, 噪声图像的语义分割成为图像分析中最具挑战性的问题之一。为了提高噪声图像的分割性能 ,本文在分析全卷积网络(FCN)的 基础上,提出一种改进的FCN模型(IFCN)对噪声图像语义分割。该算法采用一种新的中值 池化方法代替卷积神经网络的最大值 池化,可以在去除噪声的同时保留更多边缘信息。在训练整个深度网络时,通过反向传播算 法以一种直接的端到端,像素到像素 的方式映射。实验结果表明,提出的模型在PASCAL VOC2012数据集上对噪声图像语义分割 可以获得比较好的分割效果,准确率mean IU达到86.5%。     

人工智能深度学习的激光图像分割研究

激光成像受到环境、设备自身等干扰,使得激光图像含有噪声,当前图像分割方法对噪声干扰鲁棒性差,误分割现象出现概率高,重要信息丢失严重,为了克服当前激光图像分割的弊端,提出了基于人工智能深度学习的激光图像分割方法。首先采用小波变换对激光图像进行特征提取,并对噪声干扰进行抑制处理,然后引入人工智能学习算法对激光图像特征向量进行训练,并根据训练结果对激光图像像素点进行分类,从而实现激光图像分割,最后采用含噪和不含噪的激光图像进行仿真测试。结果表明,对含噪和不含噪的激光图像,人工智能深度学习的分割精度分别达到了91%和95%以上,精度明显高于经典激光图像分割方法,分割效率可以满足激光图像向大规模方向发展的要求。     

结合局部增强与反向残差的点云语义分割网络北大核心CSCD

激光点云是3D传感器的输出,且对它的语义分割任务是理解真实世界的基础。基于图卷积的点云分割网络在许多场景下都展现了优异的性能。然而,现有的图卷积方法存在部分问题:点云局部表示的能力未得到加强,忽略了全局几何信息,并且聚合操作只保留局部最大响应值信息,而次最大值信息丢失。为了处理这些问题,本文提出GRes-Net网络。利用局部几何加强(Local Geometry Augment,LGA)模块,使网络对Z轴具有旋转不变性,以便加强点云局部信息表示;采用全局几何特征(Global Geometry Feature,GGF)模块,计算局部与全局的球体体积比,将其与坐标特征X进行连接,使全局几何信息特征得以保留;通过多个对称聚合操作将局部信息多方面地保留;网络中每层都使用残差操作,将上一层信息传递到下一层,以及利用反向残差模块(Reversed Residual MLP,RevResMLP)挖掘更深层次的语义信息。本文在S3DIS数据集上进行语义场景分割实验,验证网络分割的性能。实验结果表明该方法在分割精度上达到61%,相比于基准网络DGCNN提高14%,有效地提高了模型性能。     

Depth estimation of supervised monocular images based on semantic segmentation

In recent years, the research method of depth estimation of target images using Convolutional Neural Networks (CNN) has been widely recognized in the fields of artificial intelligence, scene understanding and three-dimensional (3D) reconstruction. The fusion of semantic segmentation information and depth estimation will further improve the quality of acquired depth images. However, how to deeply combine image semantic information with image depth information and use image edge information more accurately to improve the accuracy of depth image is still an urgent problem to be solved. For this purpose, we propose a novel depth estimation model based on semantic segmentation to estimate the depth of monocular images in this paper. Firstly, a shared parameter model of semantic segmentation information and depth estimation information is built, and the semantic segmentation information is used to guide depth acquisition in an auxiliary way. Then, through the multi-scale feature fusion module, the feature information contained in the neural network on different layers is fused, and the local feature information and global feature information are effectively used to generate high-resolution feature maps, so as to achieve the goal of improving the quality of depth image by optimizing the semantic segmentation model. The experimental results show that the model can fully extract and combine the image feature information, which improves the quality of monocular depth vision estimation. Compared with other advanced models, our model has certain advantages.     

引入语义部位约束的行人再识别

为减轻行人图片中的背景干扰,使网络着重于行人前景并且提高前景中人体部位的利用率,该文提出引入语义部位约束(SPC)的行人再识别网络。在训练阶段,首先将行人图片同时输入主干网络和语义部位分割网络,分别得到行人特征图和部位分割图;然后,将部位分割图与行人特征图融合,得到语义部位特征;接着,对行人特征图进行池化得到全局特征;最后,同时使用身份约束和语义部位约束训练网络。在测试阶段,由于语义部位约束使得全局特征拥有部位信息,因此测试时仅使用主干网络提取行人的全局信息即可。在大规模公开数据集上的实验结果表明,语义部位约束能有效使得网络提高辨别行人身份的能力并且缩减推断网络的计算花费。与现有方法比较,该文网络能更好地抵抗背景干扰,提高行人再识别性能。     

样本限制场景下金属板带材表面缺陷分类研究

深度学习在金属板带材表面缺陷检测中取得良好的检测效果,但随着网络层数的增加 ,针对较小样 本的金属板带材表面缺陷数据集训练数据容易出现过拟合现象的问题,为此将残差网络与迁 移学习结合提出 了一种融合多层次缺陷特征的图像分类算法。该算法采用残差网络模块逐层提取金属表面缺 陷特征,获得丰 富的位置信息和语义信息缺陷特征的特征图,后续利用分类网络基于该融合特征图得到最终 分类结果,同时 对特征提取网络进行迁移学习,增加网络泛化能力,优化分类精度。利用钢带表面缺陷检测 数据集评估本文 算法性能,实验结果表明,提出的算法具有较好的分类效果,优于其他缺陷分类算法,分类 准确率可达到 99.07%,同时本文所提算法具有良好的抗噪性和泛化性,在金属板带材表面缺陷智能检测中 具有较好的应用价值。     

基于双解码路径DD-UNet的脑肿瘤图像分割算法

针对医学图像中病灶区域尺度不一、边界模糊和周围组织强度不均匀所导致的分割精度降低问题,提出了一种基于双解码器的脑肿瘤图像分割模型。为了增强特征的表征力,提出了高阶微分残差模块并使用不同空洞率的扩张卷积用于提取特征编码,提高了网络模型的分割性能;引入上下文语义信息感知模块(multi scale dilation, MSD),从不同的目标尺度中提取更多的精细信息,提高了对结构细节信息的捕获能力,同时减少了编解码器之间的特征差异;在空间解码路径中使用选择性聚合空间注意力模块(spatial aggregation attention module, SAAM),增加了对有效空间特征的权重比例,减少了无效的特征干扰。在脑肿瘤数据集上进行了实验验证,实验结果表明,所提算法的Dice系数、平均交并比、敏感性、特异性、准确率等指标分别为：93.35%、90.71%、91.15%、99.94%、96.75%。