基于多尺度注意力网络的行人属性识别算法

为了提高行人属性识别的准确率,提出了一种基于多尺度注意力网络的行人属性识别算法。为了提高算法的特征表达能力和属性判别能力,首先,在残差网络ResNet50的基础上,增加了自顶向下的特征金字塔和注意力模块,自顶向下的特征金字塔由自底向上提取的视觉特征构建;然后,融合特征金字塔中不同尺度的特征,为每层特征的通道注意力赋予不同的权重。最后,改进了模型损失函数以减弱数据不平衡对属性识别率的影响。在RAP和PA-100K数据集上的实验结果表明,与现有算法相比,本算法对行人属性识别的平均精度、准确度、F1性能更好。     

基于行人属性分级识别的行人再识别

为了提高行人再识别算法的识别效果,该文提出一种基于注意力模型的行人属性分级识别神经网络模型,相对于现有算法,该模型有以下3大优点:一是在网络的特征提取部分,设计用于识别行人属性的注意力模型,提取行人属性信息和显著性程度;二是在网络的特征识别部分,针对行人属性的显著性程度和包含的信息量大小,利用注意力模型对属性进行分级识别;三是分析属性之间的相关性,根据上一级的识别结果,调整下一级的识别策略,从而提高小目标属性的识别准确率,进而提高行人再识别的准确率。实验结果表明,该文提出的模型相较于现有方法,有效提高了行人再识别的首位准确率,其中,Market1501数据集上,首位准确率达到了93.1%,在DukeMTMC数据集上,首位准确率达到了81.7%。     

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。     

基于二阶混合注意力的行人重识别

基于注意力机制的行人重识别方法更多利用图像中 一阶信息,忽略了特征中二阶信息 ,不能挖掘特征图之间的相关性和细粒度信息。提出一种基于二阶混合注意力的行人重 识别算法(second-order mixed attention module,SMAN)。二阶混合注意力模块(second-order mixed attention module,SOMA)由二阶通道注意力(second-order channel attention,SOCA)和二阶空间注意力模 块(second-order information,SOSA)组成,该方法将全局协方差池函数嵌入到SOCA和SOSA模块中,学习特征中二阶信息 。SOCA模块学习特征图之间相关性,SOSA模块则重新为特征图分配权重,关注特征图空间域 的细粒度信息。SMAN算法在Market-1501和 DukeMTMC-ReID数据集上的首位准确率分别 为 94.3%和87.1%,mAP分别达到85.7%和74.5%,同时使用类激活图验证SOMA模块的影响 ,实验表 明SMAN算法充分利用特征图的通道域和空间域中二阶信息。算法的性能优于现有的一些基于 注意力机制行人重识别方法,甚至接近某些优秀的方法。     

改进通道注意力机制下的人体行为识别网络

针对现有通道注意力机制对各通道信息直接全局平均池化而忽略其局部空间信息的问题,该文结合人体行为识别研究提出了两种改进通道注意力模块,即矩阵操作的时空(ST)交互模块和深度可分离卷积(DS)模块。ST模块通过卷积和维度转换操作提取各通道时空加权信息数列,经卷积得到各通道的注意权重;DS模块首先利用深度可分离卷积获取各通道局部空间信息,然后压缩通道尺寸使其具有全局的感受野,接着通过卷积操作得到各通道注意权重,进而完成通道注意力机制下的特征重标定。将改进后的注意力模块插入基础网络并在常见的人体行为识别数据集UCF101和HDBM51上进行实验分析,实现了准确率的提升。     

基于多粒度特征融合网络的行人重识别

行人重识别旨在跨监控设备下检索出特定的行人目标.为捕捉行人图像的多粒度特征进而提高识别精度,基于OSNet基准网络提出一种多粒度特征融合网络(Multi-granularity Feature Fusion Network for Person Re-Identi-fication,MFN)进行端对端的学习.MFN由全局分支、特征擦除分支和局部分支组成,其中特征擦除分支由双通道注意力擦除模型构成,此模型包含通道注意力擦除模块(Channel Attention-based Dropout Moudle,CDM)和空间注意力擦除模块(Spatial Attention-based Dropout Moudle,SDM).CDM对通道的注意力强度排序并擦除低注意力通道,SDM在空间维度上以一定概率擦除最具有判别力的特征,两者通过并联方式相互作用,提高模型的识别能力.全局分支采用特征金字塔结构提取多尺度特征,局部分支将特征均匀切块后级联成一个单一特征,提取关键局部信息.大量实验结果表明了本文方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03-Labeled(Detected)数据集上,mAP/Rank-1分别达到了90.1％/95.8％、81.8％/91.4％和80.7％/82.3％(78.7％/81.6％),大幅优于其他现有方法.     

图像特征融合的行人重识别方法

行人重识别的目的是在跨区域、跨场景的情况下,检索出特定目标行人.由于行人外观可能相似,以及存在姿态变化和遮挡的问题,因此要求行人重识别模型能够捕捉到足够的细节信息.基于此,提出了图像特征融合的行人重识别算法,融合图像的全局特征与局部特征进行目标行人的检索.该算法构建了特征融合的图像通道,由卷积神经网络提取图像的视觉信息...     

基于全局双线性注意力的红外视频行为识别

针对红外视频缺少纹理细节特征以致在人体行为识别中难以兼顾计算复杂度与识别准确率的问题,提出一种基于全局双线性注意力的红外视频行为识别方法。为高效计算红外视频中的人体行为,设计基于两级检测网络的关节点提取模块来获得人体关节点信息,创新性地将所形成的关节点三维热图作为红外视频人体行为识别网络的输入特征;为了在轻量化计算的基础上进一步提升识别准确率,提出一种全局双线性注意力的三维卷积网络,从空间和通道两个维度提升注意力的建模能力,捕获全局结构信息。在InfAR和IITR IAR数据集上的实验结果表明,该方法在红外视频行为识别中的有效性。     

基于注意力机制与局部关联特征的行人重识别北大核心CSCD

由于行人在真实场景下易受到背景、遮挡、姿态等问题的影响,为获取行人图像中更具辨别能力的特征,提出一种基于注意力机制和局部关联特征的行人重识别方法。首先,在网络框架中嵌入注意力模块以关注图像中表达能力强的特征;然后,利用图像中相邻区域的关联得到局部关联特征,并结合全局特征。本文方法在Market1501和DukeMTMC-ReID数据集上进行实验,Rank-1指标分别达到了95.3%和90.1%。结果证明,本文方法能充分获取判别力强的特征信息,使模型具有较强的识别能力。     

语义增强引导特征重建的遮挡行人检测

行人被严重遮挡导致无法提取有效特征是行人检测中出现漏检的一个主要原因。为了解决该问题,提出一种语义增强引导特征重建的遮挡行人检测算法。首先,利用空间和通道之间的依赖性设计了语义特征增强模块,建立全局上下文信息用以增强遮挡行人特征。其次,为关注行人的可见区域,通过自适应特征重建模块生成语义分割图,自适应调整通道的有效权重,增强行人和背景的可判别性。最后,通过多层次级联语义特征增强和自适应特征重建两个模块得到多层次特征图,融合多特征用以最终的行人解析。实验结果表明,该方法在具有挑战性的行人检测基准CityPersons和Caltech上,对严重遮挡目标的漏检率分别实现了47.28%和44.04%,在遮挡行人的检测上相较于其他方法具有较好的鲁棒性。     

基于注意力机制的脑肿瘤分割算法研究

文章针对形状复杂、边界模糊的脑肿瘤难以实现精确分割的问题,提出一种基于卷积注意力机制和Transformer多头注意力机制的U型分割网络。文章首先设计了基于通道注意力和空间注意力的卷积模块,提高了模块对局部关键特征的提取能力;其次使用一种结构更精简的Transformer模块作为网络的瓶颈层,利用其多头注意力机制对全局特征进行充分感知;最后在BraTS 2021数据集上进行了实验。实验结果表明文章算法在增强肿瘤区域、肿瘤核心区域和整个肿瘤区域的Dice系数评分分别为87.51%,90.69%和93.47%,可以有效提高脑肿瘤分割精度。     

双分辨率注意力网络行人重识别

行人重识别(ReID)任务在提取身份相关特征时可能会丢失一些信息,导致判别依据减少并影响模型性能.为此,提出了基于双分辨率特征及通道注意力机制的行人重识别方法.首先,在ResNet基础上增加了高分辨率特征分支,通过在不同分辨率的特征图上应用池化层,生成了对应着8种不同区域的特征向量.然后根据特征向量的情况设计了一个通道注意模块,增强了其中有效部分的表达能力.最后利用批归一化处理来协调分类损失和度量损失.消融实验中,算法内各步骤的运用都有效提升了模型的性能.在Market-1501、DUKEMTMC-REID、CUHK03等数据集上进行的对比实验中,该算法相比近几年具有代表性的其他算法,平均准确率和Rank-1都有所提升.实验结果表明,该方法能结合更丰富的特征,提高行人重识别准确度.     

基于多样化局部注意力网络的行人重识别

针对现实场景中行人图像被遮挡以及行人姿态或视角变化造成的未对齐问题,该文提出一种基于多样化局部注意力网络(DLAN)的行人重识别(Re-ID)方法.首先,在骨干网络后分别设计了全局网络和多分支局部注意力网络,一方面学习全局的人体空间结构特征,另一方面自适应地获取人体不同部位的显著性局部特征;然后,构造了一致性激活惩罚函...     

基于特征增强模块的小尺度行人检测

行人检测中,小尺度行人时常被漏检、误检。为了提升小尺度行人的检测准确率并且降低其漏检率,该文提出一个特征增强模块。首先,考虑到小尺度行人随着网络加深特征逐渐减少的问题,特征融合策略突破特征金字塔层级结构的约束,融合深层、浅层特征图,保留了大量小尺度行人特征。然后,考虑到小尺度行人特征容易与背景信息发生混淆的问题,通过自注意力模块联合通道注意力模块建模特征图空间、通道关联性,利用小尺度行人上下文信息和通道信息,增强了小尺度行人特征并且抑制了背景信息。最后,基于特征增强模块构建了一个小尺度行人检测器。所提方法在CrowdHuman数据集中小尺度行人的检测准确率为19.8%,检测速度为22帧/s,在CityPersons数据集中小尺度行人的误检率为13.1%。结果表明该方法对于小尺度行人的检测效果优于其他对比算法且实现了较快的检测速度。     

损坏图像下基于风格归一化与全局注意力的行人重识别

针对当前网络难以应对各种损坏类型的行人图像与易丢失跨维信息的问题,提出了一种损坏图像下基于风格归一化与全局注意力的行人重识别(pedestrain re-identification, ReID)方法。该方法通过平滑极大单元的风格归一化与恢复(smooth maximum unit-style normalization and restitution, SM-SNR)模块中的实例规范化(instance normalization,IN)过滤掉域中的风格变化,同时平滑极大单元(smooth maximum unit, SMU)能使该模块更充分地从删除的信息中提取行人相关特征并将其恢复至网络中,缓解损坏图像带来的风格差异。此外,全局注意力机制(global attention mechanism, GAM)通过关注通道与空间之间的相互作用,以捕获3个维度上的显著行人特征,减少跨维信息的丢失,最终使本模型在面对行人损坏图像时的识别能力得到有效提高,且保留了在干净数据集上的竞争力。实验结果表明,本算法在损坏测试集上的各项指标与目前主流算法对比具有显著的优越性。其中,本模型与2021年的CI...     

基于注意力机制的多级特征级联行人重识别

针对现有行人重识别算法因细节信息关注不足导致的判别性不强问题,提出了一种基于注意力机制的多级特征级联行人重识别算法.首先,通过级联不同深度的特征实现对不同层级特征的充分利用,以补充高层级特征中的细节信息.然后,引入一对互补的注意力机制模块,以融合特征图中相似的像素及通道,弥补特征中的空间位置信息,提高特征的判别性.最后,在Market-1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03数据集上进行了大量实验.结果 表明,本算法的识别精度和平均准确率优于大多数当前的主流算法.     

基于注意力机制的多级特征级联行人重识别

针对现有行人重识别算法因细节信息关注不足导致的判别性不强问题,提出了一种基于注意力机制的多级特征级联行人重识别算法.首先,通过级联不同深度的特征实现对不同层级特征的充分利用,以补充高层级特征中的细节信息.然后,引入一对互补的注意力机制模块,以融合特征图中相似的像素及通道,弥补特征中的空间位置信息,提高特征的判别性.最后,在Market-1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03数据集上进行了大量实验.结果 表明,本算法的识别精度和平均准确率优于大多数当前的主流算法.     

结合时序注意力机制的多特征融合行人序列图像属性识别方法

目前绝大多数的行人属性识别任务都是基于单张图像的,单张图像所含信息有限,而图像序列中包含丰富的有用信息和时序特征,利用序列信息是提高行人属性识别性能的一个重要途径.本文提出了结合时序注意力机制的多特征融合行人序列图像属性识别网络,该网络除了使用常见的空-时二次平均池化特征聚合和空-时平均最大池化特征聚合提取序列的特征外...     

基于局部特征相关性的行人重识别

针对因行人重识别中行人图像的背景、姿势等差异和行人图像的属性相似导致的行人重识别准确率低的问题，提出了一种基于特征相关性学习的行人重识别方法，加强了局部特征提取的准确性和相关性，充分考虑了行人身体部位和其他部位之间的相关性。首先使用Resnet-50网络和人体关键点估计模型来提取局部特征和全局特征，然后对局部特征和全局特征进行分支操作，对局部特征进行相关性学习，加强各个局部特征与其他局部特征之间的联系，提高相似属性行人图像之间的鉴别性；对全局特征通过池化操作提取更为精确的全局特征，最后将相关性学习后的局部特征和池化后的全局特征进行拼接作为预测行人身份的对比特征。此模型在Market-1501数据集及DukeMTMC-ReID数据集上的mAP指标分别达到了85.6%和76.1%,验证了所提网络模型的有效性。     

面向细粒度图像识别的通道注意力多分支网络

细粒度图像识别研究的内容是大类下的子类别识别问题,其关键是找到图像中的关键区域并从中提取有效特征.针对现有方法在定位关键区域时无法兼顾准确性和计算量的问题,提出了一种引入高效通道注意力模块的多分支网络.首先,在递归注意力卷积神经网络的基础上引入通道注意力定位图像中目标的位置.然后,用深度超参数化卷积替换传统卷积操作,增加了网络可学习的参数.最后,用改进的注意力部件模块切割出多个图像关键区域部件,以捕捉丰富的局部信息.实验结果表明,本方法在弱监督情况下的识别效果较好,在两个常用细粒度数据集Stanford Cars、Food-101上的识别准确率分别为95.4％和90.6％.