多尺度融合注意力机制的胆囊癌显微高光谱图像分类

目的 胆囊癌作为胆道系统中一种恶性程度极高的肿瘤,早期诊断困难、预后极差,因此准确鉴别胆囊病变对早期发现胆囊癌具有重要意义。目前胆囊癌的诊断主要依赖于超声、CT(computed tomography)等传统影像学方法,但准确性较低。显微高光谱能够在获取生物组织图像信息的同时从生化角度对生物组织进行分析,从而实现对胆囊癌的早期诊断,相比于传统医学图像更具优势。因此,本文基于胆囊癌显微高光谱图像设计了一种基于多尺度融合注意力机制的网络模型,以提高分类准确率。方法 提出多尺度融合注意力模块（multiscale squeeze-andexcitation-residual, MSE-Res）。MSE-Res模块引入改进的多尺度特征提取模块实现通道维上特征的融合,用一个最大池化层和一个上采样层代替1×1的卷积层来提取图像的显著特征。为了弥补池化层丢失的局部信息,在跳跃连接中加入一个1×1的卷积层。在多尺度特征提取模块后,引入注意力机制来学习不同通道间特征的相关性,实现通道间特征的融合,并通过残差连接使网络在提取图像深层特征的同时避免出现过拟合现象。结果 在胆囊癌高光谱数据集上进行实验,本文模...     

基于小波分解卷积神经网络的病理图像分类

组织病理图像分析是癌症诊断的"金标准",在患者的预后治疗中起到至关重要的作用.目前在AI医学影像领域,利用CNN(Convolutional Neural Network)网络对数字病理图像的分类已经成为研究热点.但是传统CNN网络中广泛使用最大/平均池化(Max/Average pooling)模块,不可避免的丢失了大量病理图像中的特征信息,造成分类准确率低且模型不易收敛.因此,本文提出一种基于小波分解卷积神经网络的病理图像分类方法(Wavelet Decomposition Convolutional Neural Networks,WDCNN),该方法能够使传统CNN模型学习到频域信息,它将小波变换的多尺度分析引入到CNN模型中,利用小波分解代替传统的池化层,相比于最大值和平均值池化减少了特征的丢失.鉴于空域与频域具有不同的特性,将小波分解后的高频分量通过捷径连接的方式添加到下一层,弥补了在池化过程中丢失的细节特征信息.本文在Camelyon16数据集上评估了不同的池化方法和不同小波基函数在病理图像分类方面的性能.根据实验结果表明,引入小波分解的CNN模型能够提升网络的分类准确率.     

基于改进胶囊神经网络的遥感影像分类

针对遥感影像卷积神经网络（CNN）分类会导致特征信息丢失及泛化能力差的问题,提出一种基于通道注意力和混合注意力改进的胶囊神经网络分类模型。首先,为了胶囊神经网络能够适应于大尺寸输入图像,在特征提取模块中使用2个最大池化层;其次,为了提高分类精度,分别将SENet注意力和CBAM注意力加在特征提取模块的最后一层去改进特征提取模块;最后,将样本集随机地划分为训练集、验证集和测试集,进一步使用训练集和验证集训练模型,测试集测试模型,使用AID数据集对模型分类的泛化能力进行验证。实验结果表明:基于SENet网络改进的胶囊神经网络的准确率与Kappa系数要高于其他模型,泛化能力也优于其他模型,本文提出的模型的总体分类精度和泛化能力有了显著性提升,从而验证了本文方法的可行性和使用性。     

基于人脸表情识别的在线课堂学生专注度分析

针对人脸表情识别在特征提取时容易丢失大量有用的特征信息, 无法提取更加全面的人脸表情特征的问题, 提出了一种多尺度特征融合网络模型(DS-EfficientNet). 该模型包括深层网络和浅层网络两部分, 浅层网络用来提取面部表情的细节纹理信息, 深层网络提取表情的全局信息. 并在浅层网络中加入注意力机制, 增强对浅层细节信息的提取能力. 最终在通道上进行特征融合, 融合之后网络可以提取更加丰富的人脸表情信息. 为了减少模型参数, 提高模型的泛化性能, 将全连接层替换为全局平均池化层, 加入批归一化. 本文提出的方法在Fer2013和CK+上进行实验, 识别准确率达到了73.47%和98.84%. 实验证明该方法可以提取人脸更加丰富的表情信息, 模型具有更强的泛化能力.     

人型网络乳腺钼靶影像分类方法研究

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,严重威胁患者健康,因此乳腺钼靶图像多分类对临床诊断乳腺癌具有十分重要的作用。传统卷积神经网络直接采用高级特征对乳腺钼靶图像进行多分类研究,此方法准确率不高。为了进一步提高分类准确率,构建人型网络模型进行分类。此结构通过堆叠的卷积层以及最大池化层来进行图片的低级特征进行提取,通过堆叠的卷积层以及上池化层将特征逐步返回到图片形式的特征图,通过堆叠的卷积层以及最大池化层再次提取到更高级的特征并与之前的低级特征进行级联,将级联的特征经过全局最大池化层进行池化并得到最终分类。在中山大学肿瘤防治中心的1 824幅乳腺钼靶图像做仿真实验,实验结果表明,该方法的准确率达到了74.54%,优于现有相关网络模型。     

结合深度学习与特征多尺度融合的微钙化簇检测

为了准确识别X线图像中的微钙化簇以进行乳腺癌的辅助诊断与早期预防,结合细粒度级联增强网络(FCE-Net)与多尺度特征融合算法(MFF),提出微钙化簇目标检测方法.首先构建FCE-Net累加卷积模块层级权重,并增强多分支结构,得到细粒度卷积特征图.然后构建MFF候选检测网络,通过二倍上采样融合多尺度特征,得到目标置信度和区域坐标.最后在感兴趣区域池化层分类目标并调整边界框.在MIAS数据集上实验表明,结合FCE-Net与MFF可以提升微小目标的深层特征提取能力,同时增强目标分类与定位的准确度.     

结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达

针对传统的局部二值模式算子缺乏像素间深层次的相关性信息,且对图像中常见的模糊及旋转变化的鲁棒性较差的问题,提出了一种结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达算子。在微分特征通道上,通过各向同性的微分算子提取图像中的一阶和二阶微分特征,使图像的微分特征在本质上具有旋转不变性且对图像模糊具有较强的鲁棒性;基于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化的特点,在小波分解特征提取通道上采用多尺度的二维Haar小波分解提取图像中的模糊鲁棒特征;最后,串联两个通道上的特征直方图来描述图像的纹理特征。在特征判别性实验中,该算子在较复杂的UMD、UIUC和KTH-TIPS纹理库上的准确率分别达到了98.86%、98.2%和99.05%,与中值稳健扩展局部二值模式（MRELBP）算子相比,准确率分别提高了0.26%、1.32%和1.12%;在对旋转变化和图像模糊的鲁棒性分析实验中,该算子在仅存在旋转变化的TC10纹理库上的分类准确率达到99.87%,在添加了不同程度高斯模糊的TC11纹理库上的分类准确率降幅仅为6%;在计算复杂度实验中,该算子的特征维度仅为324维,在TC10纹理库上的平均特征提取时间为30.9 ms。实验结果表明,结合微分特征和Haar小波分解的方法具有很强的特征判别性,对旋转和模糊的鲁棒性较强,同时具有较低的计算复杂度,在样本数据较少的场合具有很好的适用性。     

基于改进残差网络的心电信号识别分类算法研究

心电图(Electrocardiogram,ECG)心拍分类是心律失常诊断的重要步骤,为了准确检测心律失常类型,提出了一种利用改进的残差网络进行ECG分类的算法.首先使用CEEMDAN-改进小波阈值算法去除心电信号中的噪声,然后构建改进残差网络实现对ECG的分类,在该改进残差网络中,首先将传统深度残差网络中的卷积层、池化层替换成Inception模块,从而提取不同尺度的特征;然后设计了残差嵌套网络,实现了ECG信号不同层次的特征融合,最后采用Softmax分类器进行分类.将该模型在MIT-BIH数据库进行训练和验证,结果表明,所提出的网络模型具有较高的分类准确率.     

基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类

针对卷积神经网络（CNN）平等地对待输入图像中潜在的对象信息和背景信息,而遥感图像场景又存在许多小对象和背景复杂的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征变换的尺度注意力网络模型。首先,开发一个快速有效的注意力模块,基于最优特征选择生成注意力图;然后,在ResNet50网络结构的基础上嵌入注意力图,增加多尺度特征融合层,并重新设计全连接层,构成尺度注意力网络;其次,利用预训练模型初始化尺度注意力网络,并使用训练集对模型进行微调;最后,利用微调后的尺度注意力网络对测试集进行分类预测。该方法在实验数据集AID上的分类准确率达到95.72%,与ArcNet方法相比分类准确率提高了2.62个百分点;在实验数据集NWPU-RESISC上分类准确率达到92.25%,与IORN方法相比分类准确率提高了0.95个百分点。实验结果表明,所提方法能够有效提高遥感图像场景分类准确率。     

结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达

针对传统的局部二值模式算子缺乏像素间深层次的相关性信息，且对图像中常见的模糊及旋转变化的鲁棒性较差的问题，提出了一种结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达算子。在微分特征通道上，通过各向同性的微分算子提取图像中的一阶和二阶微分特征，使图像的微分特征在本质上具有旋转不变性且对图像模糊具有较强的鲁棒性；基于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化的特点，在小波分解特征提取通道上采用多尺度的二维Haar小波分解提取图像中的模糊鲁棒特征；最后，串联两个通道上的特征直方图来描述图像的纹理特征。在特征判别性实验中，该算子在较复杂的UMD、UIUC和KTH-TIPS纹理库上的准确率分别达到了98.86%、98.2%和99.05%，与中值稳健扩展局部二值模式（MRELBP）算子相比，准确率分别提高了0.26%、1.32%和1.12%；在对旋转变化和图像模糊的鲁棒性分析实验中，该算子在仅存在旋转变化的TC10纹理库上的分类准确率达到99.87%，在添加了不同程度高斯模糊的TC11纹理库上的分类准确率降幅仅为6%；在计算复杂度实验中，该算子的特征维度仅为324维，在TC10纹理库上的平均特征提取时间为30.9 ms。实验结果表明，结合微分特征和Haar小波分解的方法具有很强的特征判别性，对旋转和模糊的鲁棒性较强，同时具有较低的计算复杂度，在样本数据较少的场合具有很好的适用性。     

3D密集全卷积的高光谱地物分类算法研究

针对高光谱遥感图像训练样本较少、光谱维度较高、空间特征与频谱特征存在差异性而导致高光谱地物分类的特征提取不合理、分类精度不稳定和训练时间长等问题,提出了基于3D密集全卷积（3D-DSFCN）的高光谱图像（HSI）分类算法。算法通过密集模块中的3D卷积核分别提取光谱特征和空间特征,采用特征映射模块替换传统网络中的池化层和全连接层,最后通过softmax分类器进行分类。实验结果表明,基于3D-DSFCN的HSI分类方法提高了地物分类的准确率、增强了低频标签的分类稳定性。     

基于残差双注意力与跨级特征融合模块的静态手势识别

为解决卷积神经网络提取特征遗漏、手势多特征提取不充分问题, 本文提出基于残差双注意力与跨级特征融合模块的静态手势识别方法. 设计了一种残差双注意力模块, 该模块对ResNet50网络提取的低层特征进行增强, 能够有效学习关键信息并更新权重, 提高对高层特征的注意力, 然后由跨级特征融合模块对不同阶段的高低层特征进行融合, 丰富高级特征图中不同层级之间的语义和位置信息, 最后使用全连接层的Softmax分类器对手势图像进行分类识别. 本文在ASL美国手语数据集上进行实验, 平均准确率为99.68%, 相比基础ResNet50网络准确率提升2.52%. 结果验证本文方法能充分提取与复用手势特征, 有效提高手势图像的识别精度.     

基于特征金字塔网络的图像关键点检测算法研究

传统的图像关键点检测算法大都基于人工设计,不能适应场景变换,泛化性能较差.对此提出一种基于特征金字塔网络的图像关键点检测算法,通过融合网络中多尺度特征使得检测出的关键点具备尺度不变性,能够提取可重复的、鲁棒的关键点.为了提高算法的性能,并提出一种有效的方法产生训练数据集,训练数据集包括室内和室外的各种复杂场景.在多个公开数据集上对该算法进行测试,并与其他关键点检测算法进行对比,实验结果表明,该算法所提取的关键点在可重复率上有良好的表现.     

局部特征融合的小样本分类

目的 小样本学习是一项具有挑战性的任务,旨在利用有限数量的标注样本数据对新的类别数据进行分类。基于度量的元学习方法是当前小样本分类的主流方法,但往往仅使用图像的全局特征,且模型分类效果很大程度上依赖于特征提取网络的性能。为了能够充分利用图像的局部特征以及提高模型的泛化能力,提出一种基于局部特征融合的小样本分类方法。方法 首先,将输入图像进行多尺度网格分块处理后送入特征提取网络以获得局部特征;其次,设计了一个基于Transformer架构的局部特征融合模块来得到包含全局信息的局部增强特征,以提高模型的泛化能力;最后,以欧几里得距离为度量,计算查询集样本特征向量与支持集类原型之间的距离,实现分类。结果 在小样本分类中常用的3个数据集上与当前先进的方法进行比较,在5-way 1-shot和5-way 5-shot的设置下相对次优结果,所提方法在MiniImageNet数据集上的分类精度分别提高了2.96%和2.9%,在CUB（Caltech-UCSD Birds-200-2011）数据集上的分类精度分别提高了3.22%和1.77%,而在TieredImageNet数据集上的分类精度与最优结果相当,实验结果表明了所提方法的有效性。结论 提出的小样本分类方法充分利用了图像的局部特征,同时改善了模型的特征提取能力和泛化能力,使小样本分类结果更为准确。     

多尺度深层特征加强的CME小样本目标检测模型

针对现有的小样本目标检测模型存在对图像全局语义信息考虑不足、输入图像大小不一而导致检测器性能下降的问题,提出了多尺度深层特征加强的CME小样本目标检测模型。利用大量有标签的基类数据和基于残差跳跃的多层卷积神经网络及多尺度特征增强模块训练一个泛化性良好的模型,经过少量有标签的新类数据和基类数据对模型微调,利用微调后的模型进行目标检测。为验证模型的有效性,使用VOC2007和VOC2012数据集对模型进行训练和评估,相关消融实验证明了引入残差跳跃结构的多层卷积神经网络和多尺度特征增强模块的单独使用和组合使用均可进一步增加模型的准确率。在与6个具有代表性的小样本目标检测模型的对比实验中表明,多尺度深层特征加深的CME比最先进的检测器得分平均提高4.75个百分点。     

SA-CapsNet:自注意力胶囊网络

胶囊网络(CapsNet)强调对图像特征的空间关系进行编码,但是其特征提取模块难以应对复杂分类场景.为了提升CapsNet的性能,提出了一种具有自注意力(self-attention)特征提取模块的胶囊网络(self-attention capsule network,SA-CapsNet).首先通过降低胶囊维度,并增加一个中间层来改进CapsNet;然后将SA模块映射到胶囊网络的特征提取层,增加特征提取能力.在MNIST、Fashion MNIST和CIFAR10数据集上进行实验,分类准确率分别为99.67％、92.21％和82.51％.实验结果验证了改进网络的有效性,整体性能有较大提升.     

多尺度特征融合网络的视网膜OCT图像分类

目前基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法存在网络特征提取能力低、小目标病变分类困难等问题。为此本文提出了一种双分支多尺度特征融合网络,通过加入门控注意力机制,利用深层特征作为选通信号传递给浅层特征,在消除冗余特征的同时,获得更细尺度的抽象信息。同时加入空洞空间金字塔模块,实现在不降低特征图分辨率的同时增大感受野,按不同比例有效捕获全局上下文信息,提高了小目标病变分类精度。实验结果表明,本文提出的方法在视网膜OCT图像分类任务中取得了较好效果,分类准确率达97.9%。     

基于指导滤波与二值图像组互相关匹配的3D掌纹识别

提出了一种鲁棒的掌纹识别方法。在特征提取阶段,使用指导图像滤波去除噪声,然后基于Gabor变换提取鲁棒的掌纹方向特征,并使用一组二值图像表示每幅3D掌纹图像;在匹配阶段,采用了基于二值图像组互相关运算的匹配算法。该方法能够充分利用图像组中的特征配准图像来得到准确的匹配分数。HK-PolyU 2D+3Dpalmprint database数据库上的实验表明,该方法能够有效提高掌纹识别算法的识别率。     

基于特征融合和代价敏感学习的图像标注方法

针对图像标注数据集中存在的标注对象比例不一致和标签分布不平衡问题,提出基于特征融合和代价敏感学习的图像标注方法.在卷积神经网络中加入特征融合层,改进VGG16原有的网络结构,特征融合层结合注意力机制,对网络中不同卷积层提取的多尺度特征进行选择性融合,提升对不同尺度对象的标注精度;将代价敏感学习融入损失函数对网络模型进行训练,提升网络的泛化性能.实验结果表明,该方法能提升图像标注的准确率,增加对低频标签的召回率.     

基于有效通道注意力的遥感图像场景分类

针对基于人工设计特征的方法不能提取高层次遥感图像信息以及以往利用VGGNet、ResNet等卷积神经网络（CNN）无法关注到遥感图像中显著分类特征的问题,提出了一种基于有效通道注意力（ECA）机制的遥感图像场景分类新模型——ECA-ResNeXt-8-SVM。为了建立高效模型,一方面,设计了嵌入ECA模块的深度特征提取网络ECA-ResNeXt-8,通过端到端的学习使网络更关注分类特征明显的通道;另一方面,利用支持向量机（SVM）代替全连接层作为已提取到的深度特征的分类器,从而进一步提高模型的分类准确率与泛化能力。该模型在实验数据集UC Merced Land-Use上的分类准确率达到95.81%,相较于使用SE-ResNeXt50与ResNeXt50网络,分别提高了6%与18%,且在分类准确率为75%时所提模型的训练时间比上述两个网络分别减少了82%与81%。实验结果表明,所提模型能够有效地减少模型的收敛时间并提升遥感图像场景分类的准确率。