基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.     

基于改进VGG-16神经网络的图像分类方法

为提高图像分类模型的准确度,提出了一种迁移学习VGG-16并对其进行改进的图像分类方法,即NewVGG-16模型.首先从ImageNet数据集中选取十种不同类型的部分图像数据,进行去噪、标准化等预处理;接着迁移学习VGG-16模型同时将其改进,模型的优化包括改进池化层为sort_pool2d,在每个卷积层后面添加BN层以增强规范性,并选用Adaboost分类器提升整体的分类性能.通过训练集实现模型参数的调整,用测试集检验其准确性.实验证明,该模型能有效提升图像分类的准确性和适用性,准确度可达到98.75％.     

基于SuperPoint的轻量级特征点及描述子提取网络

图像特征点及描述子提取是SLAM、SFM和3D重建等任务的基础,较好的图像特征点及描述子提取算法会对这些任务的进步产生十分重要的作用.本文聚焦于提取特征点和描述子算法中鲁棒性较高、性能较好的SuperPoint网络,对该网络进行了一定程度的改进.针对其计算量和参数较大的问题,首先将普通卷积改成深度可分离卷积,改变卷积层数和下采样方式,之后改进通道剪枝算法,使其可以应用于深度可分离卷积,对网络进行剪枝.实验结果显示,在轻微损失特征点检测和匹配效果的情况下,将网络参数量压缩为原来网络的15％,运算量压缩为原来网络的5％,FPS提升6.64倍,取得了较好的实验效果.     

基于改进HRNet的眼底视网膜血管分割算法

针对现有眼底视网膜血管分割算法普遍存在的微小血管细节丢失和病灶信息误判等问题,提出一种基于改进HRNet的血管分割算法.在预处理阶段,利用限制对比度自适应直方图均衡化和自适应的Gamma矫正提高血管与背景对比度;在编码阶段,将HRNet原始卷积替换为可变形卷积,提升卷积对复杂血管形态结构的适应能力;在多尺度特征融合阶段,引入空间金字塔池化和多尺度卷积,扩大感受野同时增强对目标局部特征关注度,改善血管伪影和细微信息丢失的问题.该算法在DRIVE数据库上仿真实验,其准确率、灵敏度和特异性分别为95.79％、80.33％和98.12％.     

多尺度密集网络在红外和可见光图像融合应用

为了进一步提升红外和可见光图像的融合效果,提出了一种基于多尺度卷积算子和密集连接网络的图像融合模型.该模型首先使用多尺度卷积算子计算图像的直接多尺度特征,然后使用密集连接网络计算图像的间接多尺度特征.为了得到图像像素信息在不同尺度下的融合权重,通过叠加的方式将各个尺度密集连接网络的输出进行融合,并使用活动图方法计算两类图像的融合权重,最后根据权重计算结果得到融合图像,实验在THO数据集和CMA数据集获得较好的识别率.     

基于改进eRCNN的局部路网交通流预测

针对误差反馈循环卷积神经网络在运用到短时交通流预测时存在仅仅能接收时序误差序列,忽略交通流误差数据中隐含的空间拓扑特征,且在模型初始化时其采用的通用卷积神经网络初始化方法降低了模型训练效率的问题,本文提出一种优化的误差反馈循环卷积神经网络模型,在误差反馈循环卷积神经网络模型基础上根据预测误差数据的时空特性对误差反馈层进行结构强化,能够处理包含简单空间关系的误差序列。同时通过在模型训练的过程中分离模型产生的历史预测误差和训练误差,使得模型构建过程更加高效,加速了模型收敛速度。通过北京市四环道路交通数据的实验表明,优化的误差反馈循环卷积神经网络预测模型在预测精度、构建效率及鲁棒性上均得到有效提高。     

基于SSD的小目标检测改进算法

目标检测算法因数据存在分辨率较低、噪声等干扰,不能有效利用特征图中目标的边缘纹理和语义信息,导致小目标检测效果较差。为此,本文提出一种基于SSD的小目标检测改进算法。首先,采用普通卷积和深度可分离卷积进行同步特征学习并融合,获得信息丰富的浅层特征。然后,在固有的5个尺度的特征层后添加通道和空间自适应权重分配网络,使得模型更关注通道和空间的重要特征信息。最后,将候选目标框进行非极大抑制筛选得到检测结果。通过将改进的方法与Faster RCNN、SSD等方法在VOC2007数据集上测试结果进行比较,该方法降低了小目标的误检率,提升了整体目标的精度,所提模型mAP达到了78.94%,比SSD网络提高了3.13%。     

基于BERT和深层等长卷积的新闻标签分类

针对THUCNews的中文新闻文本标签分类任务,在BERT预训练语言模型的基础上,提出一种融合多层等长卷积和残差连接的新闻标签分类模型（DPCNN-BERT）。首先,通过查询中文向量表将新闻文本中的每个字转换为向量输入到BERT模型中以获取文本的全文上下文关系。然后,通过初始语义提取层和深层等长卷积来获取文本中的局部上下文关系。最后,通过单层全连接神经网络获得整个新闻文本的预测标签。将本文模型与卷积神经网络分类模型(TextCNN)、循环神经网络分类模型(TextRNN)等模型进行对比实验。实验结果表明,本文模型的预测准确率达到94.68%,F1值达到94.67%,优于对比模型,验证了本文提出模型的性能。     

结合动态图卷积和空间注意力的点云分类与分割

目的 随着3维采集技术的飞速发展,点云在计算机视觉、自动驾驶和机器人等领域有着广泛的应用前景。深度学习作为人工智能领域的主流技术,在解决各种3维视觉问题上已表现出巨大潜力。现有基于深度学习的3维点云分类分割方法通常在聚合局部邻域特征的过程中选择邻域特征中的最大值特征,忽略了其他邻域特征中的有用信息。方法 本文提出一种结合动态图卷积和空间注意力的点云分类分割方法（dynamic graph convolution spatial attention neural networks,DGCSA）。通过将动态图卷积模块与空间注意力模块相结合,实现更精确的点云分类分割效果。使用动态图卷积对点云数据进行K近邻构图并提取其边特征。在此基础上,针对局部邻域聚合过程中容易产生信息丢失的问题,设计了一种基于点的空间注意力（spatial attention,SA）模块,通过使用注意力机制自动学习出比最大值特征更具有代表性的局部特征,从而提高模型的分类分割精度。结果 本文分别在ModelNet40、ShapeNetPart和S3DIS（Stanford Large-scale 3D Indoor Spaces Dataset）数据集上进行分类、实例分割和语义场景分割实验,验证模型的分类分割性能。实验结果表明,该方法在分类任务上整体分类精度达到93.4%;实例分割的平均交并比达到85.3%;在室内场景分割的6折交叉检验平均交并比达到59.1%,相比基准网络动态图卷积网络分别提高0.8%、0.2%和3.0%,有效改善了模型性能。结论 使用动态图卷积模块提取点云特征,在聚合局部邻域特征中引入空间注意力机制,相较于使用最大值特征池化,可以更好地聚合邻域特征,有效提高了模型在点云上的分类、实例分割与室内场景语义分割的精度。     

室内服务机器人的实时场景分割算法

室内场景下的实时场景分割是开发室内服务机器人的一项关键技术,目前关于语义分割的研究已经取得了重大进展,但是多数方法都倾向于设计复杂的网络结构或者高计算成本的模型来提高精度指标,而忽略了实际的部署成本。针对移动机器人算力成本有限的问题,设计一种轻量化的瓶颈结构,并以此为基本元素构建轻量化场景分割网络。该网络通过与特征提取网络级联获得更深层次的语义特征,并且融合浅层特征与深层语义特征获得更丰富的图像特征,其结合深度可分离卷积与多尺度膨胀卷积提取多尺度图像特征,减少了模型的参数量与计算量,同时利用通道注意力机制提升特征加权时的网络分割精度。以512像素×512像素的图像作为输入进行实验,结果表明,该算法在NYUDv2室内场景分割数据集和CamVid数据集上的MIoU分别达到72.7%和59.9%,模型计算力为4.2 GFLOPs,但参数量仅为8.3 Mb,在移动机器人NVIDIA Jetson XavierNX嵌入式平台帧率可达到42 frame/s,其实时性优于DeepLabV3+、PSPNet、SegNet和UNet算法。