类内-类间通道注意力少样本分类

针对元学习少样本分类样本特征鉴别能力不足的问题，提出了一种类内-类间通道注意力少样本分类方法（Intrainter Channel Attention Few-shot Classification, ICAFSC）。ICAFSC在原型网络基础上设计了一个类内-类间通道注意力模块，该模块通过类内-类间距离度量计算通道权重实现特征加权，提高特征对类别的鉴别能力。为了克服直接在元训练阶段学习类内-类间通道注意力模块容易出现过拟合或欠拟合现象的问题，ICAFSC在原型网络的元训练之前增加一个预训练阶段。该阶段设计具有大量标记样本的分类任务，并利用这些任务充分训练类内-类间通道注意力模块，促使该模块达到较优的状态。在原型网络的元训练和元测试阶段，ICAFSC冻结类内-类间通道注意力模块的参数，分别实现少样本分类经验的学习与迁移。在MiniImagenet数据集上分别开展了1-shot和5-shot的少样本分类实验。实验结果表明：本文提出的类内-类间通道注意力少样本分类方法与原型网络相比，在1-shot和5-shot条件下分类准确率分别提高了1.93%和1.15%。     

基于深度学习模型融合的铸件缺陷自动检测

针对目前铸件缺陷检测漏检率高的问题,提出一种基于深度学习模型融合的铸件缺陷检测方法。 首先对 Faster RCNN 网络进行改进,利用特征金字塔结构改进特征提取网络模块,实现多尺度的特征融合,完成铸件缺陷的特征提取;然后,基于 ROI Align 对网络中的 ROI 池化层进行改进,将 IOU 分数引入 NMS 算法判定过程;再将改进后的网络与 Cascade RCNN 以及 YOLOv3 进行融合;最后进行实验研究,验证了融合模型能够有效降低铸件缺陷的漏检率。 实验结果表明,将感兴趣区域池化 改进后,在 Faster RCNN 模型中的缺陷召回率提升了 1. 73% ,在本文网络模型中的缺陷召回率提升了 4. 08% ;采用模型融合的 方法在不考虑分类准确度的情况下,整个模型的缺陷识别率达到 95. 71% ,与单个模型相比,在保证铸件缺陷检测准确率的同 时,提高了缺陷检测的召回率,满足了工业应用的要求。     

改进Mask RCNN的焊缝缺陷检测

焊接缺陷检测是焊接行业的一项重要工作,利用X射线焊缝缺陷图像进行缺陷检测是焊接无损检测的重要手段。为实现对缺陷的自动识别和定位,结合缺陷的具体特征提出了一种改进的Mask RCNN实例分割网络实现对图像进行缺陷检测和分割。该方法在原有网络的基础上通过采用变形卷积更好地提取不规则形状缺陷特征信息,引入空洞卷积加强高层特征的感受野,在局部图像中融合全局图像信息使局部图像获取上下文信息,利用迁移学习和数据增强降低对训练数据的需求,提升检测和分割精度。最终,通过对焊缝X射线数据集上进行实验,验证改进的Mask RCNN模型与原始Mask RCNN模型以及Faster RCNN模型等模型进行客观比较,并对实验结果进行可行性分析,提出的模型表现出更精确的检测精度和更好的性能。实验结果表明改进的Mask RCNN模型可以更好的适用于焊缝缺陷检测中。     

基于度量元学习的铁路小样本入侵目标检测方法

异物入限是导致铁路安全事故频发的主要原因之一，传统深度学习需要大量训练样本进行网络训练，但铁路场景中入侵样本很少且难于获取。本文提出了基于改进度量元学习的铁路小样本异物入侵检测方法。为了让入侵目标的特征表征在分类时发挥更大作用，提出了基于通道注意力机制的特征提取网络；为解决样本数量不足时个别样本在特征空间中产生偏离的问题，提出了一种基于类中心微调的网络用于类别中心的修正；同时，基于center loss与交叉熵构建了中心相关损失函数用于小样本网络训练，提升特征空间中同类别特征分布的紧凑性。在公共数据集miniImageNet上与经典小样本学习模型中最优的相比，本文算法在5-way 5-shot设置下图像分类准确率提升了7.31%。在铁路入侵小样本数据集的5-way 5-shot消融实验表明：本文提出的通道注意力机制（Channel Attention Mechanism,CAM）和中心相关损失函数分别提升0.86%和1.91%的检测精度；提出的类中心微调和预训练方法对检测精度的提升效果更明显，分别达到3.05%和6.70%，上述模块综合应用的提升效果达到了7.90%。     

改进深度学习优化电力设备缺陷图像识别

红外图像特征对具有发热特征的电力特设缺陷具有较好的表达能力,随着电力企业设备红外图像的积累,传统检测方法遇到效率和准确率瓶颈,为此,提出了基于改进Faster RCNN的缺陷识别算法,算法通过模型中RPN网络卷积核的优化,减少RPN网络的计算量,通过多分辨率特征融合提高网络对缺陷特征语义信息和细节定位信息的应用,最后通过自适应训练数据抽样提高正负训练样本抽取的有效性,从而提高算法缺陷识别准确率.实测数据实验表明,改进模型的目标函数可以在较少的迭代次数下实现稳定实收,在准确率、召回率和运行时间等评价指标上优于传统Faster RCNN模型、SIFT算子模型等已有模型,从而验证了算法的有效性和对不同背景干扰的有效性.     

一种远距离行人小目标检测方法

远距离行人小目标成像像素少、缺乏纹理信息,深度卷积神经网络难以提取小目标细粒度特征,难以准确识别与检测。本文提出一种远距离行人小目标检测方法。首先,在YOLOv4的基础上引入浅层特征改进特征金字塔,提取行人小目标细粒度特征,提出引力模型特征自适应融合方法,增加多层次语义信息之间的关联度,防止小目标特征信息流失。然后,采用增强型超分辨率生成对抗网络增加行人小目标特征数量,提高行人小目标检测准确率。最后,选取图像像素中占比范围为0.004%～0.026%的行人小目标建立试验数据集,通过与Faster RCNN、ION、YOLOv4对比实验验证。结果表明,本文方法mAP_0.5提高了25.2%、26.3%、11.9%,FPS达到24,研究成果在远距离安防监测监控领域具有重要应用价值。     

基于 Keypoint RCNN 改进模型的物体抓取检测算法

机器人抓取在工业中的应用有两个难点:如何准确地检测可抓取物体,以及如何从检测出的多个物体中选择最优抓取目标。本文在Keypoint RCNN模型中引入同方差不确定性学习各损失的权重,并在特征提取器中加入注意力模块,构成了Keypoint RCNN改进模型。基于改进模型提出了两阶段物体抓取检测算法,第一阶段用模型预测物体掩码和关键点,第二阶段用掩码和关键点计算物体的抓取描述和重合度,重合度表示抓取时的碰撞程度,根据重合度可以从多个可抓取物体中选择最优抓取目标。对照实验证明,相较原模型,Keypoint RCNN改进模型在目标检测、实例分割、关键点检测上的性能均有提高,在自建数据集上的平均精度分别为85.15%、79.66%、86.63%,机器人抓取实验证明抓取检测算法能够准确计算物体的抓取描述、选择最优抓取,引导机器人无碰撞地抓取目标。     

采用空间注意力机制的红外弱小目标检测网络

红外弱小目标检测被广泛应用于预警、制导等国防领域中。然而,红外弱小目标所占像素少、缺少形状特征和纹理特征,使得红外弱小目标检测成为一个具有挑战性的课题。针对红外弱小目标检测,提出了一种简单高效的实时红外弱小目标检测网络。检测网络利用自适应感受野融合模块来增加小目标周围的上下文信息,并通过引入空间注意力机制来建立不同区域之间的相关性模型,使不同区域之间的相关性和紧凑性得到加强。为了提高检测网络对目标的定位和正负样本的判别能力,分别利用GIOU loss和Focal loss来设计损失函数。在3个红外弱小目标序列和单帧红外图像上进行实验,检测网络分别取得了91.62%,71.54%,81.77%和90.67%的AP值,且检测速度接近165 FPS。实验结果表明,该红外弱小目标检测网络对复杂背景和低信噪比条件下的红外弱小目标具有较好的检测效果。     

位置敏感Transformer航拍图像目标检测模型

针对无人机视角下航拍图像小目标多且检测困难的问题,提出了一个位置敏感Transformer目标检测（PS-TOD）模型。设计了一个基于位置通道嵌入三维注意力（PCE3DA）的多尺度特征融合（MSFF）模块,即PCE3DA利用空间与通道信息的相互依赖关系生成三维注意力,用于加强模型对兴趣区域的特征表达能力,且基于它构造了一个自底向上的跨层MSFF方案,使得融合后的特征语义信息更加丰富;然后,设计了一种新的位置敏感自注意力（PSSA）机制,且以此构造位置敏感Transformer编-解码器,使模型在捕获图像全局上下文信息的长期依赖关系时,也可提高模型对目标的位置敏感能力。基于无人机航拍数据集VisDrone的对比实验结果表明,提出模型的AP达到28.8%,与基线模型（DETR）相比提高了4.1%。该模型在复杂背景下能对无人机航拍图像进行精确的目标检测,且改善小目标的检测效果。     

采用长距离依赖和多尺度表达的轻量化车辆检测

基于深度学习的车辆检测在众多领域发挥着至关重要的作用,是近年来计算机视觉的一个重要发展方向。车辆轻量化检测包含了对网络结构和计算效率的探索,并在智慧交通等诸多领域都得以广泛应用。然而在诸多场景下存在相机中车辆目标尺度变化大、车辆相互遮挡等问题,这些情况会影响到网络检测车辆的精度。针对上述问题,提出改进Yolov5s的车辆检测方法。首先通过视觉注意力网络捕获长距离依赖,对原有特征图施加新的权重,增强自适应性,提升网络的抗遮挡能力;接着在残差模块内部再次构造水平方向残差,在一个模块内部构建相同数量、不同大小感受野的特征图,丰富网络的多尺度表达能力。实验结果表明：改进后的网络在Pascal VOC车辆数据集上提供2.1%mAP性能提升,在MS COCO车辆数据集上提供1.7%mAP性能提升。改进后网络的多尺度表达能力更加出色,且抗遮挡能力更强,与原始网络相比检测结果更具有竞争力。     

面向激光跟踪仪跟踪恢复的合作目标视觉检测

为了实现复杂场景下激光跟踪仪跟踪恢复过程中合作目标靶球的检测,本文研究了基于深度学习的靶球检测方法。首先,分析靶球自身特点、应用环境及它在跟踪恢复过程中的作用,然后根据Faster R-CNN模型原理与跟踪恢复应用需求提出基于超特征与浅层高分辨率特征信息复用的改进方法生成新的融合特征图,并优化区域建议提取参数,协同解决图像中目标多尺度变化与小尺寸导致目标漏检率高的问题;同时提出一种基于强背景干扰的困难样本挖掘方法提高模型对外形颜色等与目标近似的干扰物识别能力,解决模型误检测率高的问题。最后,本文构建了目标靶球数据集并进行了对比训练与测试。测试实验结果表明:本文提出的基于强背景干扰困难样本挖掘方法的改进Faster R-CNN模型在目标多尺度、小尺寸检测,以及对复杂背景中相似干扰物的辨别能力都有提升,最终对测试集的检测精度达到了90.11%,能够满足激光跟踪仪跟踪恢复过程对合作目标靶球的视觉检测精度要求。     

结合多尺度上下文信息的唐卡小样本目标检测

通过对图像中感兴趣的对象进行分类与定位,能够帮助人们理解唐卡图像丰富的语义信息,促进文化传承。针对唐卡图像样本较少,背景复杂,检测目标存在遮挡,检测精度不高等问题,本文提出了一种结合多尺度上下文信息和双注意力引导的唐卡小样本目标检测算法。首先,构建了一个新的多尺度特征金字塔,学习唐卡图像的多层级特征和上下文信息,提高模型对多尺度目标的判别能力。其次,在特征金字塔末端加入双注意力引导模块,提升模型对关键特征的表征能力,同时降低噪声的影响。最后利用Rank&Sort Loss替换交叉熵分类损失,简化模型训练的复杂度并提升检测精度。实验结果表明,所提出的方法在唐卡数据集和COCO数据集上的10-shot实验中,平均检测精度分别达到了19.7%和11.2%。     

基于RCNN的车辆检测方法研究

为了解决基于传统机器学习车辆检测算法实时性和泛化能力差的问题,对基于深度学习的车辆检测算法进行研究。分析了Faster R-CNN检测算法原理,使用Python编程语言基于深度学习框架Tensor Flow实现了Faster R-CNN算法;采集了4个季节不同天气情况下的12 000张路况图片数据,并对数据集进行了标注,采用3种不同方式对数据集进行了预处理;通过对照试验对Faster RCNN算法中的超参数进行了调优;使用控制变量法比较了RCNN、SPPnet、Fast R-CNN和Faster R-CNN 4种算法的检测准确率和检测速度,指出了4种算法的主要耗时步骤,验证了Faster R-CNN车辆检测算法的有效性。研究结果表明:基于Faster R-CNN的车辆检测算法达到每张69 ms的检测速度和91.3%的准确率,能够实现实时高精度的车辆检测。     

改进深度学习框架Faster-RCNN的苹果目标检测

苹果图像的目标检测是研究苹果采摘机器人的关键技术。本研究以自然光源下的苹果图像为研究对象。首先,针对原始RPN结构的3×3单一小滑动窗口摄取特征信息有限问题,设置不同面积、不同尺寸的9个候选框,同时增加1个滑动窗口,以提高感受野的面积与强度,改进深度学习目标检测框架Faster-RCNN,进而搭建深度学习模型。然后,对图像标注目标的实际位置和类别标签,以苹果的测试集作为输出期望,经过训练得到模型的有效权值。实验结果表明,模型迭代3 000次后,改进模型的目标检测准确率为97.6%,而原始模型为95.3%。另外,改进的模型相对原始模型定位精度更高。     

基于改进YOLOv8的交通标志检测算法

目前交通标志检测在自动驾驶和辅助驾驶等智能驾驶中扮演着重要的角色,其性能的好坏影响着车辆行驶的安全。针对交通标志图像背景复杂和检测目标小等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的交通标志检测算法。首先使用全局注意力模块,通过引入空间注意力和通道注意力机制,对输入特征图进行全局关注,有效捕捉输入特征图的全局上下文信息,对特征图在通道和空间维度上进行加权,使模型能够更加关注图像中的交通标志,避免干扰信息的影响,提高网络检测精度;其次引入幻影卷积替换原网络中的普通卷积,减小网络模型体积的同时提高模型的检测速度;最后增加一个小目标检测层,保留特征图更多浅层细节信息,提高网络对小尺寸交通标志的检测能力。实验结果表明,改进后的算法在精确率、召回率和平均精确率上相比于原算法分别提升2.6%、1.1%和1.5%,检测速度满足实时性要求。     

基于改进级联Faster RCNN的PCB表面缺陷检测算法北大核心CSCD

针对印制电路板(PCB)存在缺陷的多样性、复杂性以及微小性的问题,文中基于Faster RCNN架构的PCB微小缺陷改进检测模型,首先通过RPN网络产生ROI,为能尽量获得各类维度特征,使用多层卷积。为满足PCB缺陷检测要求,将优化后ROI-Pooling层提取ROI特征,为能更好地在ROI区域分类和回归采取双全连接层的方式。为增强对多尺度和不规则缺陷特征的模仿能力和提升检测模型适用性,添加了过滤特征的金字塔网络。消融实验对比测试结果表明:改进后的检测模型对包括缺失孔、鼠咬伤、开路、短路、杂散、伪铜等缺陷能精确识别。文中模型检测平均分类精度达98.91%,mAP指标达到78.21%,可满足对PCB的有效识别,在工业上具有较强的实用性。     

基于K-Means的铁路货运车辆异物识别方法

铁路货运车辆车身携带异物容易造成重大安全隐患，出发前必须对车辆外观进行严格检查。采用深度学习方法对异物进行智能识别对提高货检工作效率具有重要意义。针对铁路货运车辆安全检测中异物识别准确率低、漏检率高等问题，以ResNet-50为基本特征提取网络，引入K-Means算法，构建了一种以交并比（Intersection over Union, IoU）为度量的锚框聚类算法，采用自建的异常目标数据集进行了实验测试，结果发现，与传统Faster RCNN相比，改进后的算法有效地增强了深度网络模型的目标特征提取能力，提高了复杂背景下铁路货运车辆异物的识别定位精度，异物的识别漏检率降低21.3%，模型具有较强的泛化能力，对异常目标精确定位研究具有一定的参考价值。     

基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别

在传统的Faster R-CNN网络结构中减少原有的卷积层数,同时加入Inception结构层,提出一种基于Faster RCNN的零件识别的改进算法。该算法在保证不增加网络参数和计算量的前提下,增加深度和网络结构复杂度,进一步有效地提取图像的特征。结果表明:通过自制机械零件图像数据集,将传统Faster R-CNN与改进后的Faster R-CNN算法均成功应用于机械零件图像识别。与传统Faster R-CNN相比,基于改进后的Faster R-CNN深度学习算法识别机械零件的识别精度和准确度均更高。     

基于改进Cascade Faster R-CNN的铝型材表面缺陷识别研究

在铝型材实际生产过程中,由于碰撞、加工温度、压力等原因,可能导致铝型材产生擦花、脏点、喷流等数种表面缺陷,缺陷目标较小,长宽大,传统目标检测算法的准确率较低,严重影响铝型材的美观和质量.在Faster R-CNN网络的基础上,引入了多阶段模型训练方法使部分无缺陷样本生成对抗样本,用ResNeXt105网络代替原始VGG16网络提取图像特征,设计了Cascade Faster R-CNN的网络结构,采用FPN提取多尺度特征图并进行特征图融合.实验结果表明,在2722张图像测试集上,Faster R-CNN模型准确率为62.7％,网络模型测试准确率达到81.4％,提高了18.7％.故相比于其他网络模型,改进后的Cascade Faster R-CNN的模型具有更强的特征提取能力和泛化能力,为类似小目标检测提高了技术参考.     

强化空间感知的多尺度芯片表面缺陷检测算法

在检测芯片表面缺陷时,多尺度和不规则形变的缺陷导致模型难以精准定位并正确聚类,为此,提出一种改进YOLOv5网络的芯片表面缺陷检测框架。利用基于边缘信息的数据增强策略,降低芯片走线的背景纹理,增强不规则边缘的输入特征;提出多尺度空间感知池化层MSSPP(multi-scale spatial perception pooling layer)强化网络对多尺度目标的空间定位能力和高维特征提取能力;引入ConvNext模块和RFB模块优化网络检测性能、丰富模型的感受野;最后,通过难分样本重检策略过滤错误目标、重检混淆目标,提高模型的识别精度。实验结果表明：相较于典型的目标检测算法,提出算法的识别精度更高、鲁棒性更强。在芯片表面缺陷数据集上,mAP0.5指标达到95.5%,可为芯片表面质检任务提供高精度的缺陷检测方案。