多尺度注意力机制的电子元器件深度迁移识别方法

电子元器件的识别对于现代电子产品的智能生产和制造具有重要的作用,为了进一步获取电子元器件图像的关键特征,提升图像细粒度表达能力,提出一种基于多尺度注意力机制深度迁移识别方法。以Xception为主干网络架构,引入多尺度池化通道注意力和多尺度空间注意力模块,结合空间金字塔池化的思想,对特征图的每个通道进行不同尺度的最大池化和均值池化,获取通道方向上不同尺度的特征信息;在空间层面上进行不同尺度的空洞卷积,增大特征图的感受野,获取更加全面的空间特征信息;通过深度迁移学习,实现特征参数共享,进一步提高模型的泛化能力。在5种常见的电子元器件数据集上进行实验,结果表明,所提方法能有效获取图像不同尺度的显著特征信息,提升识别效果。     

基于局部和全局特征融合的二阶段人脸图像修复算法研究

针对大面积不规则破损的人脸图像修复过程中出现的伪影和不连贯问题,提出一种基于特征融合和多尺度注意力机制的二阶段人脸图像修复算法。在粗修复网络增加全局和局部特征分支来处理编码器的输出。其中,局部特征分支使用多尺度空洞卷积和门控残差连接来聚合上下文信息,并与全局特征分支的输出进行正交融合,提高局部特征与全局特征的相关性,减少特征冗余。在精修复网络增加平均和最大金字塔池化模块,其中,平均池化用于捕捉整体统计信息,最大池化用于提取空间上显著的特征并保留关键信息,并利用通道-空间注意力机制进行图像特征结构调整和纹理生成。最后,构建了一个包括多尺度结构相似性损失的复合函数对网络进行训练。实验结果表明,所提算法在主观和客观评价指标上均优于现有算法。     

基于多尺度融合注意力改进UNet的遥感图像水体分割

针对遥感图像水体分割任务，提出了一种多尺度融合注意力模块改进的UNet网络——A-MSFAM-UNet，该方法在GF-2遥感图像水体分割任务中实现了端到端高分辨率遥感图像水体分割。首先，针对以往注意力模块全局池化操作带来的局部信息不敏感问题，设计了一种多尺度融合注意力模块（MSFAM），该模块使用点卷积融合通道全局信息、深度可分离卷积弥补全局池化造成的信息丢失。MSFAM用于UNet跳跃连接后的特征融合部分重新分配特征点权重以提高特征融合效率，增强网络获取不同尺度信息的能力。其次，空洞卷积用于VGG16主干网络扩展感受野，在不损失分辨率的情况下聚合全局信息。结果表明，A-MSFAM-UNet优于其他通道注意力（SENet、ECANet）改进的UNet，在GF-2水体分割数据集上平均交并比（MIoU）、平均像素精度（MPA）和准确率（Acc）分别达到了96.02%、97.98%和99.26%。     

基于改进DeepLabv3+的道路分割算法

基于深度学习的遥感影像图像分割技术使用越来越广泛,针对现有算法存在参数量较大、细节部分提取结果差等问题,提出一种基于改进DeepLabv3+的道路图像分割方法。将轻量型网络MobileNetV2引入改进后的池化金字塔模型用以提取中阶特征图,增强了不同感受野之间的相关性;并采用多尺度拼接融合方法生成高阶特征图,同时引入注意力机制来进一步加强对图像特征的提取效果。实验结果表明,所提方法相比于DeepLabv3+模型mIoU提高了5%,有效提升了遥感图像的分割精度。     

红外与可见光图像注意力生成对抗融合方法研究

目前,基于深度学习的融合方法依赖卷积核提取局部特征,而单尺度网络、卷积核大小以及网络深度的限制无法满足图像的多尺度与全局特性.为此,本文提出了红外与可见光图像注意力生成对抗融合方法.该方法采用编码器和解码器构成的生成器以及两个判别器.在编码器中设计了多尺度模块与通道自注意力机制,可以有效提取多尺度特征,并建立特征通道长...     

多尺度特征融合U-Net的遥感影像黑臭水体智能检测

研究采用卫星遥感技术获取高分辨率遥感影像水体样本数据集,基于深度卷积神经网络从高分辨遥感影像中提取水体并进行黑臭水体智能监测,提出了一种改进U-Net的黑臭水体检测网络模型(IWDNet)。基于U-Net结构引入跳跃式多尺度特征融合,结合通道注意力机制、卷积注意力模块、通道与空间注意力机制生成不同多尺度特征融合注意力机制(MFFAM)模块进行对比,并引入空洞卷积扩大网络感受野,最终实现黑臭水体的识别检测。实验证明：基于跳跃式多尺度融合与CBAM注意力机制的黑臭水体检测网络(MFFCBAM-IWNet)模型有效提升了识别精度,在高分辨遥感影像水体样本数据集上表现最佳,总体精度达98.56%,Kappa系数达0.978 4。     

基于自适应多尺度与轮廓梯度的遥感图像分割网络

遥感图像分割算法易受环境因素干扰，如物体遮挡、光照不均匀等。现有的深度学习遥感图像语义分割方法通常采取端到端的编解码结构，但针对相似度较高物体的结构和轮廓，仍存在分割不准确的问题。为了提高算法鲁棒性、分类准确率，提出一种基于轮廓梯度学习的深度卷积神经网络遥感图像语义分割算法。为了提高预测特征图的质量，首先基于SegNet模型，提出自适应注意力的多通道多尺度特征融合网络（D-MMA Net），其中D-MA block采用基于注意力的自适应多尺度模块，根据学习到的权重自适应地对不同尺度特征进行提取，以获得更多有效的高级语义特征。为进一步细化提取物体的边界，基于Sobel边缘检测算子原理提出可学习的轮廓提取模块。最后将轮廓信息与多尺度语义特征相结合，以增强对图像空间分辨率的鲁棒性。实验结果表明，所提算法提高分割的准确率，对于不规则物体边界，能有良好的分割效果。     

一种改进的高分辨率遥感图像语义分割模型

本文针对高分辨率遥感图像的特点,设计了一种端到端的语义分割网络结构模型,高分辨率遥感图像可得到两种图像数据,采用resnet网络对两种图像的特征分别进行提取,并在不同的特征层上进行数据融合,在网络结构的设计中引入了空间位置注意力模块和通道注意力模块,并对底层特征使用不同扩张率的空洞卷积神经网络进行多尺度融合,得到一种新的高分辨率遥感图像语义分割模型,通过对最终的预测性能分析,相比FCN、Unet、Segnet、DeeplabV3+等流行的语义分割模型,该模型在高分辨率遥感图像的预测中具有一定的优势。     

融合多尺度特征信息的图像雨滴去除方法

针对雨滴使雨天图像背景特征模糊失真的问题,提出一种融合多尺度特征信息的图像雨滴去除算法。首先,搭建了一个编码-解码神经网络来学习图像特征映射,考虑到雨滴的物理形状特征,采用雨滴形状驱动注意力模块来捕捉雨滴位置。然后,引入空间与通道协调注意力机制,加强图像重要空间和通道特征权重。接着,利用空洞卷积、非对称卷积和金字塔结构设计了新型空洞空间卷积池化金字塔模块,以捕获图像的多尺度特征。最后,在同尺度的编码-解码卷积层间加入跳跃连接,将特征信息馈送到网络深处,达到去除图像中雨滴的目的。实验结果表明：本文算法在公开数据集Qian上的PSNR达到30.75,SSIM达到0.925 7;在自制雨天数据集上也可以有效去除图像中的雨滴。     

基于多特征图金字塔融合深度网络的遥感图像语义分割

在遥感图像语义分割中,利用多元数据(如高程信息)进行辅助是一个研究重点。现有的基于多元数据的分割方法通常直接将多元数据作为模型的多特征输入,未能充分利用多元数据的多层次特征,此外,遥感图像中目标尺寸大小不一,对于一些中小型目标,如车辆、房屋等,难以做到精细化分割。针对以上问题,提出一种多特征图金字塔融合深度网络(MFPNet),该模型利用光学遥感图像和高程数据作为输入,提取图像的多层次特征,然后针对不同层次的特征,分别引入金字塔池化结构,提取图像的多尺度特征,最后,设计了一种多层次、多尺度特征融合策略,综合利用多元数据的特征信息,实现遥感图像的精细化分割。基于Vaihingen数据集设计了相应的对比实验,实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于高层特征图组合及池化的高分辨率遥感图像检索

高分辨率遥感图像内容复杂,提取特征来准确地表达图像内容是提高检索性能的关键。卷积神经网络(CNN)迁移学习能力强,其高层特征能够有效迁移到高分辨率遥感图像中。为了充分利用高层特征的优点,该文提出一种基于高层特征图组合及池化的方法来融合不同CNN中的高层特征。首先将高层特征作为特殊的卷积层特征,进而在不同输入尺寸下保留高层输出的特征图;然后将不同高层输出的特征图组合成一个更大的特征图,以综合不同CNN学习到的特征;接着采用最大池化的方法对组合特征图进行压缩,提取特征图中的显著特征;最后,采用主成分分析(PCA)来降低显著特征的冗余度。实验结果表明,与现有检索方法相比,该方法提取的特征在检索效率和准确率上都有优势。     

基于阶梯型特征空间分割与局部注意力机制的行人重识别

为了让网络捕捉到更有效的内容来进行行人的判别,该文提出一种基于阶梯型特征空间分割与局部分支注意力网络(SLANet)机制的多分支网络来关注局部图像的显著信息。首先,在网络中引入阶梯型分支注意力模块,该模块以阶梯型对特征图进行水平分块,并且使用了分支注意力给每个分支分配不同的权重。其次,在网络中引入多尺度自适应注意力模块,该模块对局部特征进行处理,自适应调整感受野尺寸来适应不同尺度图像,同时融合了通道注意力和空间注意力筛选出图像重要特征。在网络的设计上,使用多粒度网络将全局特征和局部特征进行结合。最后,该方法在3个被广泛使用的行人重识别数据集Market-1501,DukeMTMC-reID和CUHK03上进行验证。其中在Market-1501数据集上的mAP和Rank-1分别达到了88.1%和95.6%。实验结果表明,该文所提出的网络模型能够提高行人重识别准确率。     

Multi-Scale and spatial position-based channel attention network for crowd counting

Crowd counting algorithms have recently incorporated attention mechanisms into convolutional neural networks (CNNs) to achieve significant progress. The channel attention model (CAM), as a popular attention mechanism, calculates a set of probability weights to select important channel-wise feature responses. However, most CAMs roughly assign a weight to the entire channel-wise map, which makes useful and useless information being treat indiscriminately, thereby limiting the representational capacity of networks. In this paper, we propose a multi-scale and spatial position-based channel attention network (MS-SPCANet), which integrates spatial position-based channel attention models (SPCAMs) with multiple scales into a CNN. SPCAM assigns different channel attention weights to different positions of channel-wise maps to capture more informative features. Furthermore, an adaptive loss, which uses adaptive coefficients to combine density map loss and headcount loss, is constructed to improve network performance in sparse crowd scenes. Experimental results on four public datasets verify the superiority of the scheme.     

联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法

为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法.首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼...     

基于多尺度和注意力模型的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像在融合后容易出现伪影,小目标轮廓不清晰等问题,提出一种基于多尺度特征与注意力模型相结合的红外与可见光图像融合算法。通过5次下采样提取源图像不同尺度的特征图,再将同一尺度的红外与可见光特征图输入到基于注意力模型的融合层,获得增强的融合特征图。最后把小尺度的融合特征图进行5次上采样,再与上采样后同一尺度的特征图相加,直到与源图像尺度一致,实现对特征图的多尺度融合。实验对比不同融合框架下融合图像的熵、标准差、互信息量、边缘保持度、小波特征互信息、视觉信息保真度以及融合效率,本文方法在多数指标上优于对比算法,且融合图像目标细节明显轮廓清晰。     

一种有效融合多尺度特征的图像语义分割方法

卷积神经网络在高级计算机视觉任务中展现出强 大的特征学习能力,已经在图像语义 分割任务 中取得了显著的效果。然而,如何有效地利用多尺度的特征信息一直是个难点。本文提出一 种有效 融合多尺度特征的图像语义分割方法。该方法包含4个基础模块,分别为特征融合模块(feature fusion module,FFM)、空 间信息 模块(spatial information module,SIM)、全局池化模块(global pooling module,GPM)和边界细化模块(boundary refinement module,BRM)。FFM采用了注意力机制和残差结构,以提高 融合多 尺度特征的效率,SIM由卷积和平均池化组成,为模型提供额外的空间细节信息以 辅助定 位对象的边缘信息,GPM提取图像的全局信息,能够显著提高模型的性能,BRM以残差结构为核心,对特征图进行边界细化。本文在全卷积神经网络中添加4个基础模块, 从而有 效地利用多尺度的特征信息。在PASCAL VOC 2012数据集上的实验结 果表明该方法相比全卷积神 经网络的平均交并比提高了8.7%,在同一框架下与其他方法的对比结 果也验证了其性能的有效性。     

一种融合上下文多光谱空间通道特征的左心室分割算法研究

针对左心室生理结构复杂以及心脏磁共振成像纹 理不均匀、噪声大、心腔肌肉干扰造 成边界模糊等情况而导致左心室分割效果差等问题,本文提出了一种融合上下文多光谱空间 通道特征的左心室分割算法。本文算法采用U型结构与跳跃连接方式将不同尺度的特征图进行 融合,确保局部特征信息二次利用,提高了特征利用率。采用深度可分离池化通道金字塔(depthwise pooling attention pyramid,DPAP)模 块对多尺度特征的有用信息进行优化;接着采用频域通道空间注意力模块对特征的通道和空 间两个维度进行优化;最后采用组合损失函数缓解正负样本不均衡的问题。结果表明,在MI CCAI2009磁共振左心室挑战赛数据集上,本文算法在相似性系数上验证 集为93.25%、在线集为 93.33%,相比主流分割算法DeepLabV3+有1.6 个点提升,相比医学经 典U-Net算法有6.9个点提升,能对左心室有效分割,分割结果边缘 连续,轮廓清晰。     

多尺度混合注意力胶囊网络的海洋鱼类识别

针对胶囊网络(capsule network,CapsNet)特 征提取结构单一和数据处理中参数量过大的问题,提出 多尺度混合注意力胶囊网络 模型。首先,在网络初始端添加不同尺度的卷积核来多角度提取 特征,并引 入混合注意力机制,通过聚焦更具分辨性的特征区域来降低复杂背景干扰。其次,采用局部 剪枝算法优 化动态路由,减少参数量,缩短模型训练时间。最后,在海洋鱼类数据集F4K(Fish4Knowled ge)上验证, 结果表明,与传统残差网络(residual network50,ResNet-50)、双线性网络(bilinear convo l utional neural network,B-CNN)、分层精简双线性注意力网络(spatial transformation netw ork and hierarchical compact bilinear pooling,STN-H-CBP)以及CapsNet模型相比,该算法 识别精度为98.65%,比ResNet-50模型提升 了5.92%;训练时间为2.2 h,相比于CapsNet 缩短了近40 min,验证了该算法的可行性。     

基于双重注意力机制的遥感图像场景分类特征表示方法

针对遥感图像场景分类面临的类内差异性大、类间相似性高导致的部分场景出现分类混淆的问题,该文提出了一种基于双重注意力机制的强鉴别性特征表示方法。针对不同通道所代表特征的重要性程度以及不同局部区域的显著性程度不同,在卷积神经网络提取的高层特征基础上,分别设计了一个通道维和空间维注意力模块,利用循环神经网络的上下文信息提取能力,依次学习、输出不同通道和不同局部区域的重要性权重,更加关注图像中的显著性特征和显著性区域,而忽略非显著性特征和区域,以提高特征表示的鉴别能力。所提双重注意力模块可以与任意卷积神经网络相连,整个网络结构可以端到端训练。通过在两个公开数据集AID和NWPU45上进行大量的对比实验,验证了所提方法的有效性,与现有方法对比,分类准确率取得了明显的提升。     

结合多尺度特征融合和多输入多输出编-解码器的去模糊算法

针对相机抖动、拍摄物体快速运动以及低快门速度等因素造成的图像非均匀模糊,提出一种结合多尺度特征融合和多输入多输出编-解码器的去模糊算法。首先使用多尺度特征提取模块来提取较小尺度模糊图像的初始特征,该模块使用扩张卷积来以较少的参数量获得更大的感受野。其次,通过特征注意力模块来自适应地学习不同尺度特征中的有效信息,该模块利用小尺度图像的特征来生成注意图,能够有效地减少冗余特征。最后,使用多尺度特征渐进融合模块逐步融合不同尺度的特征,使得不同尺度特征信息能够进行互补。相比以往的使用多个子网堆叠的多尺度方法,文中使用单个网络就能提取多尺度特征,从而降低了训练难度。为了评估网络的去模糊效果和泛化性能,提出的算法在基准数据集GoPro、HIDE和真实数据集RealBlur上均进行了测试。在GoPro和HIDE数据集上的峰值信噪比值分别为31.73 dB和29.39 dB,结构相似度值分别为0.951和0.923,其结果均高于目前先进的去模糊算法,并且在真实数据集RealBlur上也取得了最佳效果。实验结果表明,提出的去模糊算法相比现有算法去模糊更为彻底,能有效地复原图像的边缘轮廓和纹理细节信息,并且能够提升后续高级计算机视觉任务的鲁棒性。