融合环境特征与改进YOLOv4的安全帽佩戴检测

目的 在施工现场，安全帽是最为常见和实用的个人防护用具，能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。但在施工现场的安全帽佩戴检测任务中，经常出现难以检测到小目标，或因为复杂多变的环境因素导致检测准确率降低等情况。针对这些问题，提出一种融合环境特征与改进YOLOv4（you only look once version 4）的安全帽佩戴检测方法。方法 为补充卷积池化等过程中丢失的特征，在保证YOLOv4得到的3种不同大小的输出特征图与原图经过特征提取得到的特征图感受野一致的情况下，将两者相加，融合高低层特征，捕捉更多细节信息；对融合后的特征图采用3×3卷积操作，以减小特征图融合后的混叠效应，保证特征稳定性；为适应施工现场的各种环境，利用多种数据增强方式进行环境模拟，并采用对抗训练方法增强模型的泛化能力和鲁棒性。结果 提出的改进YOLOv4方法在开源安全帽佩戴检测数据集（safety helmet wearing dataset，SHWD）上进行测试，平均精度均值（mean average precision，mAP）达到91.55%，较当前流行的几种目标检测算法性能有所提升，其中相比于YOLOv4，mAP提高了5.2%。此外，改进YOLOv4方法在融合环境特征进行数据增强后，mAP提高了4.27%，在各种真实环境条件下进行测试时都有较稳定的表现。结论 提出的融合环境特征与改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法，以改进模型和数据增强的方式提升模型准确率、泛化能力和鲁棒性，为安全帽佩戴检测提供了有效保障。     

基于改进Pix2Vox的单图像三维重建网络

为进一步提升由单图像进行三维重建的精度,通过对Pix2Vox网络进行改进,提出一种基于深度学习的方法实现单图像三维重建的神经网络.首先,在Pix2Vox网络结构中增加多尺度连接和通道注意力机制,以保留多尺度信息,强化重点特征学习;其次,提出一个阈值计算模块,实现了适应不同类别的阈值设定方法,优化阈值取值;最后,提出一种...     

结合密集连接块和自注意力机制的腺体细胞分割方法

针对目前常用的细胞分割方法在对腺体细胞进行分割时易出现误分割和分割不精细的问题,提出一种以U-Net为基本框架,结合密集连接块和自注意力机制的腺体细胞分割模型.首先将U-Net结构中卷积层组合构建成密集连接块,以不同尺度从图像中提取信息;然后在解码端引入自注意力机制,通过对局部特征建立丰富的上下文依赖模型,抑制不必要的特征传播,提高腺体细胞分割的精度.在2015 MICCAI腺体分割挑战赛数据集上的实验结果表明,与U-Net等其他模型相比,在增加少量参数的情况下,该模型在F1值、Mean Dice和Hausdorff距离评价指标上均具有较大的提升.     

面向目标检测的对抗样本综述

目标检测是一种广泛应用于工业控制和航空航天等安全攸关场景的重要技术。随着深度学习在目标检测领域的应用,检测精度得到较大提升,但由于深度学习固有的脆弱性,使得基于深度学习的目标检测技术的可靠性和安全性面临新的挑战。本文对面向目标检测的对抗样本生成及防御的研究分析和总结,致力于为增强目标检测模型的鲁棒性和提出更好的防御策略提供思路。首先,介绍对抗样本的概念、产生原因以及目标检测领域对抗样本生成常用的评价指标和数据集。然后,根据对抗样本生成的扰动范围将攻击分为全局扰动攻击和局部扰动攻击,并在此分类基础上,分别从攻击的目标检测器类型、损失函数设计等方面对目标检测的对抗样本生成方法进行分析和总结,通过实验对比了几种典型目标检测对抗攻击方法的性能,同时比较了这几种方法的跨模型迁移攻击能力。此外,本文对目前目标检测领域常用的对抗防御策略进行了分析和归纳。最后,总结了目标检测领域对抗样本的生成及防御面临的挑战,并对未来发展方向做出展望。     

面向人脸验证的可迁移对抗样本生成方法

在人脸识别模型的人脸验证任务中,传统的对抗攻击方法无法快速生成真实自然的对抗样本,且对单模型的白盒攻击迁移到其他人脸识别模型上时攻击效果欠佳。该文提出一种基于生成对抗网络的可迁移对抗样本生成方法TAdvFace。TAdvFace采用注意力生成器提高面部特征的提取能力,利用高斯滤波操作提高对抗样本的平滑度,并用自动调整策略调节身份判别损失权重,能够根据不同的人脸图像快速地生成高质量可迁移的对抗样本。实验结果表明,TAdvFace通过单模型的白盒训练,生成的对抗样本能够在多种人脸识别模型和商业API模型上都取得较好的攻击效果,拥有较好的迁移性。