基于FasterMDNet的视频目标跟踪算法

多域卷积神经网络（MDNet）算法在卷积层采用选择性搜索的方式来提取候选框，因此它没有共享完整图像特征，从而导致在线视频目标跟踪速度慢。针对这个问题，提出一种快速多域卷积神经网络（FasterMDNet）视频目标跟踪算法。FasterMDNet是建立在MDNet基础上的一种模型，在卷积层后面引入RPN（Region Proposal Network）网络，优化了损失函数，共享完整图像卷积特征，加快候选区域建议框（ROI）更高效的生成；为了更好地获得目标和背景信息表示，在RPN网络后加入ROIAlign层，对提取的候选区域建议框特征图用双线性插值方法来提高感受野的分辨率。该算法对目标跟踪基准数据集OTB2013、OTB2015、VOT2016进行了评估，并与前沿的跟踪算法做对比，实验结果证明，该算法跟踪准确率优于其他对比方法，并且对比相同实验环境下MDNet算法，在线跟踪速度提高了近12倍。     

基于注意力机制的商家招牌分类研究

为解决采用卷积神经网络对商家招牌进行分类时存在特征判别性较差的问题,通过在注意力机制中引入神经网络,提出一种端到端的深度学习卷积神经网络方法。使用卷积注意力模块分别学习通道注意力与空间注意力信息以增强特征的判别性,利用余弦间隔损失函数增强所提取特征的泛化能力,且可在特征空间中减小类内方差与增大类间间隔。实验结果表明,与基于传统交叉损失函数方法相比,该方法通过将注意力机制模块与余弦间隔损失函数相结合,使得准确率与F1值分别提高2.2和2.0个百分点,达到99.3%和98.6%。     

基于注意力机制和特征金字塔的孪生卷积神经网络目标跟踪算法

为了解决目标跟踪过程中复杂场景下精度不高以及网络训练时正负样本不平衡的问题,提出一种结合注意力机制和特征金字塔的孪生卷积神经网络目标跟踪算法。该算法采用孪生卷积神经网络提取图像特征,并在特征提取过程中引入通道注意力机制,提升卷积特征的表征能力;利用特征金字塔模型对高低层卷积特征进行融合,将融合后的特征进行相似性学习;通过使用focal loss函数,来解决训练正负样本不平衡的问题。在OTB100和VOT2015数据集上对该算法进行实验验证与分析,结果表明,该算法精度和成功率都取得了较好的效果,具有较好的应用价值。     

基于注意力机制和孪生网络的跟踪算法研究

提出融合卷积通道注意力机制、堆叠通道注意力机制和空间注意力机制的孪生网络跟踪器（ThrAtt-Siam）来提升跟踪性能。ThrAtt-Siam跟踪器以SiameseFC为基础,通过在低卷积层融合卷积通道注意力机制、两个特征图与两个卷积块,加强目标物体特征提取,提高跟踪器对背景特征抗干扰能力和辨别能力;在目标图像分支融合堆叠通道注意力机制与空间注意力机制,其中堆叠通道注意力机制可有效区分有用特征与无用特征,同时针对不同通道的有用特征进行提取,空间注意力机制可有效地补充目标物体特征在通道空间中的信息,能够更好地对目标进行定位。在OTB2015和VOT2017数据集上的实验结果表明,ThrAtt-Siam跟踪器对目标物体形变、低分辨率和遮挡问题都取得了较好的跟踪准确率和成功率。     

基于双重注意力孪生网络的实时视觉跟踪

为了解决全卷积孪生网络（SiamFC）跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题，提出了一种双重注意力机制孪生网络（DASiam）去调整网络模型并且不需要在线更新。首先，主干网络使用修改后表达能力更强的并适用于目标跟踪任务的VGG网络；然后，在网络的中间层加入一个新的双重注意力机制去动态地提取特征，这种机制由通道注意机制和空间注意机制组成，分别对特征图的通道维度和空间维度进行变换得到双重注意特征图；最后，通过融合两个注意机制的特征图进一步提升模型的表征能力。在三个具有挑战性的跟踪基准库即OTB2013、OTB100和2017年视觉目标跟踪库（VOT2017）实时挑战上进行实验，实验结果表明，以40 frame/s的速度运行时，所提算法在OTB2013和OTB100上的成功率指标比基准SiamFC分别高出3.5个百分点和3个百分点，并且在VOT2017实时挑战上面超过了2017年的冠军SiamFC，验证了所提出算法的有效性。     

融合注意力特征的遮挡物体6D姿态估计

在机械臂视觉抓取过程中,现有的算法在复杂背景、光照不足、遮挡等条件下,难以对目标物体进行实时、准确、鲁棒的姿态估计。针对以上问题,提出一种基于关键点方法的融合注意力特征的物体6D姿态网络。首先,在跳跃连接（Skip Connection）阶段引入能够聚焦通道空间信息的卷积注意力模块（CBAM）,使编码阶段的浅层特征与解码阶段的深层特征进行有效融合,增强特征图的空间域信息和精确位置通道信息;其次,采用归一化损失函数以弱监督的方式回归每个关键点的注意力图,将注意力图作为对应像素位置上关键点偏移量的权重分数;最后,累加求和得到关键点坐标。实验结果证明,所提网络在LINEMOD数据集和Occlusion LINEMOD数据集上ADD（-S）指标分别达到了91.3%和46.3%。与基于关键点的逐像素投票网络（PVNet）相比ADD（-S）指标分别提升了5.0个百分点和5.5个百分点,验证了所提网络在遮挡场景下有更好的鲁棒性。     

基于轻量级分组注意力模块的图像分类算法

针对图像分类任务中现有神经网络模型对分类对象特征表征能力不足,导致识别精度不高的问题,提出一种基于轻量级分组注意力模块（LGAM）的图像分类算法。该模块从输入特征图的通道和空间两个方向出发重构特征图：首先,将输入特征图沿通道方向进行分组并生成每个分组对应的通道注意力权重,同时采用阶梯型结构解决分组间信息不流通的问题;然后,基于各分组串联成的新特征图生成全局空间注意力权重,通过两种注意力权重加权得到重构特征图;最后,将重构特征图与输入特征图融合得到增强的特征图。以分类Top-1错误率作为评估指标,基于Cifar10和Cifar100数据集以及部分ImageNet2012数据集,对经LGAM增强之后的ResNet、Wide-ResNet、ResNeXt进行对比实验。实验结果表明,经LGAM增强之后的神经网络模型其Top-1错误率均低于增强之前1至2个百分点。因此LGAM能够提升现有神经网络模型的特征表征能力,从而提高图像分类的识别精度。     

基于改进MDNet的视频目标跟踪算法

目标跟踪算法面对的突出问题之一是正负样本不均衡, 正样本极度相似. 针对跟踪更新过程中正样本不丰富的问题, 本文基于多域卷积神经网络(MDNet)算法, 提出了一种改进MDNet的视频目标跟踪算法, 首先改进原算法中候选框的选取策略, 提出了一种基于候选框置信度与坐标方差阈值判断相结合的模型更新方法, 其次将原算法的交叉熵损失函数改进为效果更好的focal loss损失函数. 实验结果表明在相同实验环境下本文算法相较于MDNet算法在跟踪准确率和成功率上均有明显提高.     

基于多尺度卷积和注意力机制的LSTM时间序列分类

时间序列的多尺度特征包含丰富的类别信息,且这些信息对分类具有不同的重要程度,然而现有的单变量时间序列分类模型通常以固定大小的卷积核提取序列特征,导致不能有效地获取并聚焦重要的多尺度特征。针对上述问题,提出一种基于多尺度卷积和注意力机制（MCA）的长短时记忆（LSTM）模型（MCA-LSTM）,它能够关注并融合重要的多尺度特征,从而实现更准确的分类。其中,LSTM使用记忆细胞和门机制控制序列信息的传递,并充分提取时间序列的相关性信息;多尺度卷积模块（MCM）使用具有不同卷积核的卷积神经网络（CNN）提取序列的多尺度特征;注意力模块（AM）融合通道信息获取特征的重要性并分配注意力权重,从而使网络关注重要的时间序列特征。在UCR档案的65个单变量时间序列数据集上的实验结果表明,对比当前最先进的基于深度学习的时间序列分类模型：USRL-FordA（Unsupervised Scalable Representation Learning-FordA）、USRL-Combined （1-NN） （Unsupervised Scalable Representation Learning-Combined （1-Nearest Neighbor）） OS-CNN（Omni-Scale Convolutional Neural Network）、Inception-Time和RTFN（Robust Temporal Feature Network for time series classification）,MCA-LSTM在平均错误率（ME）上分别降低了7.48、9.92、2.43、2.09和0.82个百分点,并取得了最高的算术平均排名（AMR）和几何平均排名（GMR）,分别为2.14和3.23,这些充分体现了MCA-LSTM模型在单变量时间序列分类中的有效性。     

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.     

目标丢失判别机制的视觉跟踪算法及应用研究

当跟踪对象被严重遮挡或者离开相机视野范围时,机器人的跟踪目标往往会丢失。为了实现准确跟踪,提出了目标丢失判别跟踪YOLO-RTM算法。该方法通过YOLOv3检测视频第一帧中的目标。利用实时多域卷积神经网络（Real-Time MDNet,RT-MDNet）跟踪算法预测目标边界框的变化。计算重叠度,根据重叠度与预设阈值的比较结果决定模型更新方式,当重叠度高于阈值时,采用RT-MDNet更新外观模型,当重叠度低于阈值时,采用YOLOv3重新搜索目标并更新外观模型。在Turtlebot2机器人上的实验结果表明,提出的算法能满足移动机器人跟踪的可靠性,且有效提高跟踪算法的实用性。     

基于难样本挖掘的孪生网络目标跟踪

为了解决全卷积孪生网络目标跟踪算法(SiamFC)在复杂环境下容易出现跟踪漂移甚至跟踪失败的问题,提出了一种基于难样本挖掘的孪生网络目标跟踪方法。该方法在SiamFC算法的基础上,首先利用特征融合模块进行特征融合,以提高特征表征的鲁棒性,然后引入一个新的损失函数,加强网络对难样本的学习能力并缓解正负样本不平衡的问题。为验证该方法的有效性,在OTB2015和GOT10k数据集上对算法进行测试实验。实验结果表明,在OTB2015数据集上该方法比SiamFC算法在成功率上提高2.6%,精度上提高2%;在GOT10k数据集上该方法的mAO为0.429,相比SiamFC算法提高了3.7%,在光照变化、目标形变、相似背景干扰情况下具有更好的表现。     

基于联合优化的强耦合孪生区域推荐网络的目标跟踪算法

针对区域推荐网络（RPN）在目标跟踪任务中出现的最大分类分数与最佳边框不匹配的问题，提出一种基于联合优化的强耦合孪生区域推荐跟踪算法（SCSiamRPN）。首先，采用Bounded IoU方法来优化正样本交并比（IoU）值的计算，通过分解公式、固定变量、替换差值和约束近似的操作来简化计算过程。然后，优化损失函数结构，通过在分类损失函数中添加以IoU值为纽带的耦合因子来联合分类任务和边框回归任务，以提升高IoU样本的损失值；通过在边框回归损失函数中添加以IoU为主变量的加权系数来提高目标中心样本的贡献，以提升边框定位精度。仿真结果显示：SCSiamRPN算法在OTB100数据集上的精度和成功率为0.86和0.64；同基于孪生区域推荐候选网络的高性能单目标跟踪（SiamRPN）算法相比，均有3%的提升。实验结果表明：SCSiamRPN算法解决了最大分类分数与最佳边框不匹配的问题，增强了分类和边框回归任务的耦合性，且在不损失跟踪速度的前提下实现了跟踪精度的较大幅度提升。     

基于联合优化的强耦合孪生区域推荐网络的目标跟踪算法

针对区域推荐网络（RPN）在目标跟踪任务中出现的最大分类分数与最佳边框不匹配的问题,提出一种基于联合优化的强耦合孪生区域推荐跟踪算法（SCSiamRPN）。首先,采用Bounded IoU方法来优化正样本交并比（IoU）值的计算,通过分解公式、固定变量、替换差值和约束近似的操作来简化计算过程。然后,优化损失函数结构,通过在分类损失函数中添加以IoU值为纽带的耦合因子来联合分类任务和边框回归任务,以提升高IoU样本的损失值;通过在边框回归损失函数中添加以IoU为主变量的加权系数来提高目标中心样本的贡献,以提升边框定位精度。仿真结果显示：SCSiamRPN算法在OTB100数据集上的精度和成功率为0.86和0.64;同基于孪生区域推荐候选网络的高性能单目标跟踪（SiamRPN）算法相比,均有3%的提升。实验结果表明：SCSiamRPN算法解决了最大分类分数与最佳边框不匹配的问题,增强了分类和边框回归任务的耦合性,且在不损失跟踪速度的前提下实现了跟踪精度的较大幅度提升。     

引入短时记忆的Siamese网络目标跟踪算法

为提升目标跟踪算法在复杂场景下的鲁棒性,使算法适应长时跟踪场景,提出结合多层特征融合和短时记忆机制的跟踪方法,提升目标跟踪的鲁棒性。融合卷积神经网络多层特征,提升网络的特征提取能力。在跟踪阶段,引入了短时记忆模块,搜索区域特征分别与初始的基准模板特征和短时记忆的动态特征进行匹配,对得到的响应图进行融合,提升目标跟踪的鲁棒性,通过视频局部信息增强算法对跟踪目标的判别性。在OTB2015和GOT-10K目标跟踪标准数据集上进行了实验,在OTB2015上的精确度和成功率分别达到了0.808和0.593。实验结果表明,所提算法的测试效果与几种主流跟踪算法相比有了显著的提升,并且达到了27 帧/s的实时跟踪速度,证明了所提方法的有效性。     

宫颈细胞细粒度分类方法

针对宫颈细胞图像的相似性极高,其细粒度分类存在准确率低的问题,提出了一种基于双路径网络与局部判别损失函数的DRMNet(dense reset module net)算法.该算法在特征提取阶段以残差结构为主体,加入密集连接路径,结合两者优点,使网络对特征有着高复用率、低特征冗余度的同时,保持探索新特征的能力.在分类阶段...     

快速多域卷积神经网络和光流法融合的目标跟踪

Aiming at the problem of slow speed of the convolutional neural network target tracking algorithm, a target tracking algorithm combining fast multi-domain convolutional neural network (Faster MDNet) and optical flow method is proposed. The optical flow method is used to obtain the moving state of the target, and the preliminary selection box is used as the tracking target position. Then, the preliminary selection box is used as the input of Faster MDNet, and Faster MDNet is used as the detector to obtain the exact position and bounding box of the tracking target. Experiments on the target tracking benchmark data set VOT2014 prove that the algorithm’s online tracking speed is increased by 8 times and the accuracy is improved by 10%.     

基于深度卷积神经网络的图像检索算法研究

为解决卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失,提高图像检索的准确率,提出了一种基于改进卷积神经网络LeNet-L的图像检索算法。首先,改进LeNet-5卷积神经网络结构,增加网络结构深度。然后,对深度卷积神经网络模型LeNet-L进行预训练,得到训练好的网络模型,进而提取出图像高层语义特征。最后,通过距离函数比较待检图像与图像库的相似度,得出相似图像。在Corel数据集上,与原模型以及传统的SVM主动学习图像检索方法相比,该图像检索方法有较高的准确性。经实验结果表明,改进后的卷积神经网络具有更好的检索效果。