结合深度学习与条件随机场的遥感图像分类

目的 为进一步提高遥感影像的分类精度,将卷积神经网络（CNN）与条件随机场（CRF）两个模型结合,提出一种新的分类方法。方法 首先采用CNN对遥感图像进行预分类,并将其类成员概率定义为CRF模型的一阶势函数;然后利用高斯核函数的线性组合定义CRF模型的二阶势函数,用全连接的邻域结构代替常见的4邻域或8邻域;接着加入区域约束,使用Mean-shift分割方法得到超像素,通过计算超像素的后验概率均值修正各像素的分类结果,鼓励连通区域结果的一致性;最后采用平均场近似算法实现整个模型的推断。结果 选用3组高分辨率遥感图像进行地物分类实验。本文方法不仅能抑制更多的分类噪声,同时还可以改善过平滑现象,保护各类地物的边缘信息。实验采用类精度、总体分类精度OA、平均分类精度AA,以及Kappa系数4个指标进行定量分析,与支持向量机（SVM）、CNN和全连接CRF相比,最终获得的各项精度均得到显著提升,其中,AA提高3.28个百分点,OA提高3.22个百分点,Kappa提高5.07个百分点。结论 将CNN与CRF两种模型融合,不仅可以获得像元本质化的特征,而且同时还考虑了图像的空间上下文信息,使分类更加准确,后加入的约束条件还能进一步保留地物目标的局部信息。本文方法适用于遥感图像分类领域,是一种精确有效的分类方法。     

双卷积池化结构的3D-CNN高光谱遥感影像分类方法

目的 高光谱遥感影像数据包含丰富的空间和光谱信息,但由于信号的高维特性、信息冗余、多种不确定性和地表覆盖的同物异谱及同谱异物现象,导致高光谱数据结构呈高度非线性。3D-CNN（3D convolutional neural network）能够利用高光谱遥感影像数据立方体的特性,实现光谱和空间信息融合,提取影像分类中重要的有判别力的特征。为此,提出了基于双卷积池化结构的3D-CNN高光谱遥感影像分类方法。方法 双卷积池化结构包括两个卷积层、两个BN（batch normalization）层和一个池化层,既考虑到高光谱遥感影像标签数据缺乏的问题,也考虑到高光谱影像高维特性和模型深度之间的平衡问题,模型充分利用空谱联合提供的语义信息,有利于提取小样本和高维特性的高光谱影像特征。基于双卷积池化结构的3D-CNN网络将没有经过特征处理的3D遥感影像作为输入数据,产生的深度学习分类器模型以端到端的方式训练,不需要做复杂的预处理,此外模型使用了BN和Dropout等正则化策略以避免过拟合现象。结果 实验对比了SVM（support vector machine）、SAE（stack autoencoder）以及目前主流的CNN方法,该模型在Indian Pines和Pavia University数据集上最高分别取得了99.65%和99.82%的总体分类精度,有效提高了高光谱遥感影像地物分类精度。结论 讨论了双卷积池化结构的数目、正则化策略、高光谱首层卷积的光谱采样步长、卷积核大小、相邻像素块大小和学习率等6个因素对实验结果的影响,本文提出的双卷积池化结构可以根据数据集特点进行组合复用,与其他深度学习模型相比,需要更少的参数,计算效率更高。     

TSCNN:面向可穿戴心电信号监测与分析的卷积神经网络

目的 可穿戴设备能够长时间实时监测人体心脏状况,其在心电信号监测领域应用广泛。但目前仍没有公开的来自可穿戴设备的心电数据集,大部分心电信号分析算法都是针对医院设备所采集的心电数据。因此,本文使用IREALCARE 2.0柔性远程心电贴作为心电信号监测和采集设备制作了可穿戴设备的心电数据集。针对可穿戴心电数据干扰多、数据量大等特点,本文提出了一种针对可穿戴设备获得的心电信号进行自动分类的深层卷积神经网络,称之为时空卷积神经网络（time-spatial convolutional neural networks,TSCNN）。方法 将原始的长时间心电信号分割为单个的心搏并与滤波后不同频段的心搏数据组合成十通道的数据输入到TSCNN中。TSCNN对每个心搏使用时间卷积和空间滤波来提取丰富的特征。采用小卷积核级联卷积的方式提高分类性能,并降低网络的参数量和计算量。结果 在本文制作的心电数据集上进行了测试,并与其他4种心电分类算法：CNN（convolutional neural networks）、RNN（recurrent neural networks）、1-DCNN（1-dimensional convolution neural networks）和DCN（dense convolutional networks）进行了比较。实验结果显示,本文方法的分类准确率达到91.16%,优于其他4种方法。结论 本文方法面向可穿戴心电数据,获得了较好的分类性能,可以有效监控穿戴者是否出现了心电异常情况。     

并行交叉的深度卷积神经网络模型

目的 图像分类与识别是计算机视觉领域的经典问题,是图像检索、目标识别及视频分析理解等技术的基础。目前,基于深度卷积神经网络(CNN)的模型已经在该领域取得了重大突破,其效果远远超过了传统的基于手工特征的模型。但很多深度模型神经元和参数规模巨大,训练困难。为此根据深度CNN模型和人眼视觉原理,提出并设计了一种深度并行交叉CNN模型(PCCNN模型)。方法 该模型在Alex-Net基础上,通过两条深度CNN数据变换流,提取两组深度CNN特征;在模型顶端,经过两次混合交叉,得到1024维的图像特征向量,最后使用Softmax回归对图像进行分类识别。结果 与同类模型相比,该模型所提取的特征更具判别力,具有更好的分类识别性能;在Caltech101上top1识别精度达到63%左右,比VGG16高出近5%,比GoogLeNet高出近10%;在Caltech256上top1识别精度达到46%以上,比VGG16高出近5%,比GoogLeNet高出2.6%。结论 PCCNN模型用于图像分类与识别效果显著,在中等规模的数据集上具有比同类其他模型更好的性能,在大规模数据集上其性能有待于进一步验证;该模型也为其他深度CNN模型的设计提供了一种新的思路,即在控制深度的同时,提取更多的特征信息,提高深度模型性能。     

卷积神经网络和深度置信网络在SAR影像冰水分类的性能评估

目的 海冰分类是海冰监测的主要任务之一。目前基于合成孔径雷达SAR影像的海冰分类方法分为两类：一类是基于海冰物理特性与SAR成像特征等进行分类,这需要一定的专业背景;另一类基于传统的图像特征分类,需要人为设计特征,受限于先验知识。近年来深度学习在图像分类和目标识别方面取得了巨大的成功,为了提高海冰分类精度及海冰分类速度,本文尝试将卷积神经网络（CNN）和深度置信网络（DBN）用于海冰的冰水分类,评估不同类型深度学习模型在SAR影像海冰分类方面的性能及其影响因素。方法 首先根据加拿大海冰服务局（CIS）的冰蛋图构建海冰的冰水数据集;然后设计卷积神经网络和深度置信网络的网络架构;最后评估两种模型在不同训练样本尺寸、不同数据集大小和网络层数、不同冰水比例的测试影像以及不同中值滤波窗口的分类性能。结果 两种模型的总体分类准确率达到93%以上,Kappa系数0.8以上,根据分类结果得到的海冰区域密集度与CIS的冰蛋图海冰密集度数据一致。海冰的训练样本尺寸对分类结果影响显著,而训练集大小以及网络层数的影响较小。在本文的实验条件下,CNN和DBN网络的最佳分类样本尺寸分别是16×16像素和32×32像素。结论 利用CNN和DBN模型对SAR影像海冰冰水分类,并进行性能分析。发现深度学习模型用于SAR影像海冰分类具有潜力,与现有的海冰解译图的制作流程和信息量相比,基于深度学习模型的SAR影像海冰分类可以提供更加详细的海冰地理分布信息,并且减小时间和资源成本。     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

级联优化CNN的手指静脉图像质量评估

目的 针对手动设计的手指静脉质量特征计算过程复杂、鲁棒性差、表达效果不理想等问题,提出了基于级联优化CNN（卷积神经网络）进行多特征融合的手指静脉质量评估方法。方法 以半自动化方式对手指静脉公开数据库MMCBNU_6000进行质量标注并用R-SMOTE（radom-synthetic minority over-sampling technique）算法平衡类别;将深度学习中的CNN结构应用到手指静脉质量评估并研究了不同的网络深度对表征手指静脉质量的影响;受到传统方法中将二值图像和灰度图像结合进行质量评估的启发,设计了两种融合灰度图像和二值图像的质量特征的模型：多通道CNN（MC-CNN）和级联优化CNN（CF-CNN）,MC-CNN在训练和测试时均需要同时输入二值图像和灰度图像,CF-CNN在训练时分阶段输入二值图像和灰度图像,测试时只需输入灰度图像。结果 本文设计的3种简单CNN结构（CNN-K,K=3,4,5）在MMCBNU_6000数据库上对测试集图像的分类正确率分别为93.31%、93.94%、85.63%,以灰度图像和二值图像分别作为CNN-4的输入在MMCBNU_6000数据库上对测试集图像的分类正确率对应为93.94%、91.92%,MC-CNN和CF-CNN在MMCBNU_6000数据库上对测试集图像的分类正确率分别为91.44%、94.62%,此外,与现有的其他算法相比,CF-CNN在MMCBNU_6000数据库上对高质量测试图像、低质量测试图像、整体测试集图像的分类正确率均最高。结论 实验结果表明,基于CF-CNN学习到的融合质量特征比现有的手工特征和基于单一静脉形式学习到的特征表达效果更好,可以有效地对手指静脉图像进行高、低质量的区分。     

结合双视觉全卷积网络的遥感影像地物提取

目的 遥感影像地物提取是遥感领域的研究热点。由于背景和地物类型复杂多样,单纯利用传统方法很难对地物类别进行准确区分和判断,因而常常造成误提取和漏提取。目前基于卷积神经网络CNN（convolutional neural network）的方法进行地物提取的效果普遍优于传统方法,但需要大量的时间进行训练,甚至可能出现收敛慢或网络不收敛的情况。为此,基于多视觉信息特征的互补原理,提出了一种双视觉全卷积网络结构。方法 该网络利用VGG（visual geometry group）16和AlexNet分别提取局部和全局视觉特征,并经过融合网络对两种特征进行处理,以充分利用其包含的互补信息。同时,将局部特征提取网络作为主网络,减少计算复杂度,将全局特征提取网络作为辅助网络,提高预测置信度,加快收敛,减少训练时间。结果 选取公开的建筑物数据集和道路数据集进行实验,并与二分类性能优异的U-Net网络和轻量型Mnih网络进行对比。实验结果表明,本文提出的双视觉全卷积网络的平均收敛时间仅为U-Net网络的15.46%;提取精度与U-Net相当,远高于Mnih;在95%的置信水平上,该网络的置信区间明显优于U-Net。结论 本文提出的双视觉全卷积网络,融合了影像中地物的局部细节特征和全局特征,能保持较高的提取精度和置信度,且更易训练和收敛,为后续遥感影像地物提取与神经网络的设计提供了参考方向。     

增强二阶网络调制的目标跟踪

目的 表观模型对视觉目标跟踪的性能起着决定性的作用。基于网络调制的跟踪算法通过构建高效的子网络学习参考帧目标的表观信息,以用于测试帧目标的鲁棒匹配,在多个目标跟踪数据集上表现优异。但是,这类跟踪算法忽视了高阶信息对鲁棒建模物体表观的重要作用,致使在物体表观发生大尺度变化时易产生跟踪漂移。为此本文提出全局上下文信息增强的二阶池化调制子网络,以学习高阶特征提升跟踪器的性能。方法 首先,利用卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）提取参考帧和测试帧的特征;然后,对提取的特征采用不同方向的长短时记忆网络（long shot-term memory networks,LSTM）捕获每个像素的全局上下文信息,再经过二阶池化网络提取高阶信息;最后,通过调制机制引导测试帧学习最优交并比预测。同时,为提升跟踪器的稳定性,在线跟踪通过指数加权平均自适应更新物体表观特征。结果 实验结果表明,在OTB100（object tracking benchmark）数据集上,本文方法的成功率为67.9%,超越跟踪器ATOM （accurate tracking by overlap maximization）1.5%;在VOT （visual object tracking）2018数据集上平均期望重叠率（expected average overlap,EAO）为0.44,超越ATOM 4%。结论 本文通过构建全局上下文信息增强的二阶池化调制子网络来学习高效的表观模型,使跟踪器达到目前领先的性能。     

高分辨卫星图像卷积神经网络分类模型

目的 卫星图像往往目标、背景复杂而且带有噪声,因此使用人工选取的特征进行卫星图像的分类就变得十分困难。提出一种新的使用卷积神经网络进行卫星图像分类的方案。使用卷积神经网络可以提取卫星图像的高层特征,进而提高卫星图像分类的识别率。方法 首先,提出一个包含六类图像的新的卫星图像数据集来解决卷积神经网络的有标签训练样本不足的问题。其次,使用了一种直接训练卷积神经网络模型和3种预训练卷积神经网络模型来进行卫星图像分类。直接训练模型直接在文章提出的数据集上进行训练,预训练模型先在ILSVRC（the ImageNet large scale visual recognition challenge）-2012数据集上进行预训练,然后在提出的卫星图像数据集上进行微调训练。完成微调的模型用于卫星图像分类。结果 提出的微调预训练卷积神经网络深层模型具有最高的分类正确率。在提出的数据集上,深层卷积神经网络模型达到了99.50%的识别率。在数据集UC Merced Land Use上,深层卷积神经网络模型达到了96.44%的识别率。结论 本文提出的数据集具有一般性和代表性,使用的深层卷积神经网络模型具有很强的特征提取能力和分类能力,且是一种端到端的分类模型,不需要堆叠其他模型或分类器。在高分辨卫星图像的分类上,本文模型和对比模型相比取得了更有说服力的结果。     

多特征融合的文档图像版面分析

目的 在文档图像版面分析上,主流的深度学习方法克服了传统方法的缺点,能够同时实现文档版面的区域定位与分类,但大多需要复杂的预处理过程,模型结构复杂。此外,文档图像数据不足的问题导致文档图像版面分析无法在通用的深度学习模型上取得较好的性能。针对上述问题,提出一种多特征融合卷积神经网络的深度学习方法。方法 首先,采用不同大小的卷积核并行对输入图像进行特征提取,接着将卷积后的特征图进行融合,组成特征融合模块;然后选取DeeplabV3中的串并行空间金字塔策略,并添加图像级特征对提取的特征图进一步优化;最后通过双线性插值法对图像进行恢复,完成文档版面目标,即插图、表格、公式的定位与识别任务。结果 本文采用mIOU（mean intersection over union）以及PA（pixel accuracy）两个指标作为评价标准,在ICDAR 2017 POD文档版面目标检测数据集上的实验表明,提出算法在mIOU与PA上分别达到87.26%和98.10%。对比FCN（fully convolutional networks）,提出算法在mIOU与PA上分别提升约14.66%和2.22%,并且提出的特征融合模块对模型在mIOU与PA上分别有1.45%与0.22%的提升。结论 本文算法在一个网络框架下同时实现了文档版面多种目标的定位与识别,在训练上并不需要对图像做复杂的预处理,模型结构简单。实验数据表明本文算法在训练数据较少的情况下能够取得较好的识别效果,优于FCN和DeeplabV3方法。     

提高小样本高光谱图像分类性能的变维卷积神经网络

目的 为了解决基于卷积神经网络的算法对高光谱图像小样本分类精度较低、模型结构复杂和计算量大的问题,提出了一种变维卷积神经网络。方法 变维卷积神经网络对高光谱分类过程可根据内部特征图维度的变化分为空—谱信息融合、降维、混合特征提取与空—谱联合分类的过程。这种变维结构通过改变特征映射的维度,简化了网络结构并减少了计算量,并通过对空—谱信息的充分提取提高了卷积神经网络对小样本高光谱图像分类的精度。结果 实验分为变维卷积神经网络的性能分析实验与分类性能对比实验,所用的数据集为Indian Pines和Pavia University Scene数据集。通过实验可知,变维卷积神经网络对高光谱小样本可取得较高的分类精度,在Indian Pines和Pavia University Scene数据集上的总体分类精度分别为87.87%和98.18%,与其他分类算法对比有较明显的性能优势。结论 实验结果表明,合理的参数优化可有效提高变维卷积神经网络的分类精度,这种变维模型可较大程度提高对高光谱图像中小样本数据的分类性能,并可进一步推广到其他与高光谱图像相关的深度学习分类模型中。     

Fast Gabor texture feature extraction with separable filters using GPU

Gabor wavelet transform is one of the most effective texture feature extraction techniques and has resulted in many successful practical applications. However, real-time applications cannot benefit from this technique because of the high computational cost arising from the large number of small-sized convolutions which require over 10 min to process an image of 256 × 256 pixels on a dual core CPU. As the computation in Gabor filtering is parallelizable, it is possible and beneficial to accelerate the feature extraction process using GPU. Conventionally, this can be achieved simply by accelerating the 2D convolution directly, or by expediting the CPU-efficient FFT-based 2D convolution. Indeed, the latter approach, when implemented with small-sized Gabor filters, cannot fully exploit the parallel computation power of GPU due to the architecture of graphics hardware. This paper proposes a novel approach tailored for GPU acceleration of the texture feature extraction algorithm by using separable 1D Gabor filters to approximate the non-separable Gabor filter kernels. Experimental results show that the approach improves the timing performance significantly with minimal error introduced. The method is specifically designed and optimized for computing unified device architecture and is able to achieve a speed of 16 fps on modest graphics hardware for an image of 256² pixels and a filter kernel of 32² pixels. It is potentially applicable for real-time applications in areas such as motion tracking and medical image analysis.     

自适应卷积的残差修正单幅图像去雨

目的 雨天户外采集的图像常常因为雨线覆盖图像信息产生色变和模糊现象。为了提高雨天图像的质量,本文提出一种基于自适应选择卷积网络深度学习的单幅图像去雨算法。方法 针对雨图中背景误判和雨痕残留问题,加入网络训练的雨线修正系数（refine factor,RF）,改进现有雨图模型,更精确地描述雨图中各像素受到雨线的影响。构建选择卷积网络（selective kernel network,SK Net）,自适应地选择不同卷积核对应维度的信息,进一步学习、融合不同卷积核的信息,提高网络的表达力,最后构建包含SK Net、refine factor net和residual net子网络的自适应卷积残差修正网络（selective kernel convolution using a residual refine factor,SKRF）,直接学习雨线图和残差修正系数（RF）,减少映射区间,减少背景误判。结果 实验通过设计的SKRF网络,在公开的Rain12测试集上进行去雨实验,取得了比现有方法更高的精确度,峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）达到34.62 dB,结构相似性（structural similarity,SSIM）达到0.970 6。表明SKRF网络对单幅图像去雨效果有明显优势。结论 单幅图像去雨SKRF算法为雨图模型中的雨线图提供一个额外的修正残差系数,以降低学习映射区间,自适应选择卷积网络模型提升雨图模型的表达力和兼容性。     

密集挤压激励网络的多标签胸部X光片疾病分类

目的 X射线光片是用于诊断多种胸部疾病常用且经济的方法。然而,不同疾病的位置及病灶区域大小在X光片上差异较大且纹理表现存在多样性,是胸部疾病分类任务面临的主要挑战。此外,样本数据类别不平衡进一步增加了任务的困难。针对以上挑战以及目前算法识别精度有待提升的问题,本文采用深度学习方法提出一种基于密集挤压激励网络的多标签胸部疾病分类算法。方法 将挤压激励模块同样以密集连接的方式加入密集连接网络中作为特征通道高度注意模块,以增强对于网络正确判断疾病有用信息的传递同时抑制无用信息的传递;使用非对称卷积块增强网络的特征提取能力;采用焦点损失函数,增加难识别疾病的损失权重而减小易识别疾病的损失权重,以增强网络对难识别样本的学习。结果 在ChestX-ray14数据集上的实验结果表明,本文算法对14种胸部疾病的分类精度较目前3种经典及先进算法有所提升,平均AUC（area under ROC curve）值达到0.802。另外本文将算法模型在诊断时依据的病灶区域进行可视化,其结果进一步证明了模型的有效性。结论 本文提出的基于密集挤压激励网络的多标签分类算法,在胸部疾病识别上的平均AUC值较高,适用于胸部X光片的疾病分类。     

面向SAR目标识别的深度卷积神经网络结构设计

目的 针对用于SAR （synthetic aperture radar） 目标识别的深度卷积神经网络模型结构的优化设计难题,在分析卷积核宽度对分类性能影响基础上,设计了一种适用于SAR目标识别的深度卷积神经网络结构。方法 首先基于二维随机卷积特征和具有单个隐层的神经网络模型-超限学习机分析了卷积核宽度对SAR图像目标分类性能的影响;然后,基于上述分析结果,在实现空间特征提取的卷积层中采用多个具有不同宽度的卷积核提取目标的多尺度局部特征,设计了一种适用于SAR图像目标识别的深度模型结构;最后,在对MSTAR （moving and stationary target acquisition and recognition） 数据集中的训练样本进行样本扩充基础上,设定了深度模型训练的超参数,进行了深度模型参数训练与分类性能验证。结果 实验结果表明,对于具有较强相干斑噪声的SAR图像而言,采用宽度更大的卷积核能够提取目标的局部特征,提出的模型因能从输入图像提取目标的多尺度局部特征,对于10类目标的分类结果（包含非变形目标和变形目标两种情况）接近或优于已知文献的最优分类结果,目标总体分类精度分别达到了98.39%和97.69%,验证了提出模型结构的有效性。结论 对于SAR图像目标识别,由于与可见光图像具有不同的成像机理,应采用更大的卷积核来提取目标的空间特征用于分类,通过对深度模型进行优化设计能够提高SAR图像目标识别的精度。     

Multi-scale anisotropic heat diffusion based on normal-driven shape representation

Multi-scale geometric processing has been a popular and powerful tool in graphics, which typically employs isotropic diffusion across scales. This paper proposes a novel method of multi-scale anisotropic heat diffusion on manifold, based on the new normal-driven shape representation and Edge-weighted Heat Kernels (EHK). The new shape representation, named as Normal-Controlled Coordinates (NCC), can encode local geometric details of a vertex along its normal direction and rapidly reconstruct surface geometry. Moreover, the inner product of NCC and its corresponding vertex normal, called Normal Signature (NS), defines a scalar/heat field over curved surface. The anisotropic heat diffusion is conducted using the weighted heat kernel convolution governed by local geometry. The convolution is computed iteratively based on the semigroup property of heat kernels toward accelerated performance. This diffusion is an efficient multi-scale procedure that rigorously conserves the total heat. We apply our new method to multi-scale feature detection, scalar field smoothing and mesh denoising, and hierarchical shape decomposition. We conduct various experiments to demonstrate the effectiveness of our method. Our method can be generalized to handle any scalar field defined over manifold.     

融入混合注意力的可变形空洞卷积近岸SAR小舰船检测

目的 在近岸合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船检测中,由于陆地建筑及岛屿等复杂背景的影响,小型舰船与周边相似建筑及岛屿容易混淆。现有方法通常使用固定大小的方形卷积核提取图像特征。但是小型舰船在图像中占比较小,且呈长条形倾斜分布。固定大小的方形卷积核引入了过多背景信息,对分类造成干扰。为此,本文针对SAR图像舰船目标提出一种基于可变形空洞卷积的骨干网络。方法 首先用可变形空洞卷积核代替传统卷积核,使提取特征位置更贴合目标形状,强化对舰船目标本身区域和边缘特征的提取能力,减少背景信息提取。然后提出3通道混合注意力机制来加强局部细节信息提取,突出小型舰船与暗礁、岛屿等的差异性,提高模型细分类效果。结果 在SAR图像舰船数据集HRSID(high-resolution SAR images dataset)上的实验结果表明,本文方法应用在Cascade-RCNN(cascade region convolutional neural network)、YOLOv4(you only look once v4)和BorderDet(border d...     

选择性卷积特征融合的花卉图像分类

目的 针对花卉图像标注样本缺乏、标注成本高、传统基于深度学习的细粒度图像分类方法无法较好地定位花卉目标区域等问题,提出一种基于选择性深度卷积特征融合的无监督花卉图像分类方法。方法 构建基于选择性深度卷积特征融合的花卉图像分类网络。首先运用保持长宽比的尺寸归一化方法对花卉图像进行预处理,使得图像的尺寸相同,且目标不变形、不丢失图像细节信息;之后运用由ImageNet预训练好的深度卷积神经网络VGG-16模型对预处理的花卉图像进行特征学习,根据特征图的响应值分布选取有效的深度卷积特征,并将多层深度卷积特征进行融合;最后运用softmax分类层进行分类。结果 在Oxford 102 Flowers数据集上做了对比实验,将本文方法与传统的基于深度学习模型的花卉图像分类方法进行对比,本文方法的分类准确率达85.55%,较深度学习模型Xception高27.67%。结论 提出了基于选择性卷积特征融合的花卉图像分类方法,该方法采用无监督的方式定位花卉图像中的显著区域,去除了背景和噪声部分对花卉目标的干扰,提高了花卉图像分类的准确率,适用于处理缺乏带标注的样本时的花卉图像分类问题。     

多尺度密集残差网络的单幅图像超分辨率重建

目的 近几年应用在单幅图像超分辨率重建上的深度学习算法都是使用单种尺度的卷积核提取低分辨率图像的特征信息,这样很容易造成细节信息的遗漏。另外,为了获得更好的图像超分辨率重建效果,网络模型也不断被加深,伴随而来的梯度消失问题会使得训练时间延长,难度加大。针对当前存在的超分辨率重建中的问题,本文结合GoogleNet思想、残差网络思想和密集型卷积网络思想,提出一种多尺度密集残差网络模型。方法 本文使用3种不同尺度卷积核对输入的低分辨率图像进行卷积处理,采集不同卷积核下的底层特征,这样可以较多地提取低分辨率图像中的细节信息,有利于图像恢复。再将采集的特征信息输入残差块中,每个残差块都包含了多个由卷积层和激活层构成的特征提取单元。另外,每个特征提取单元的输出都会通过短路径连接到下一个特征提取单元。短路径连接可以有效地缓解梯度消失现象,加强特征传播,促进特征再利用。接下来,融合3种卷积核提取的特征信息,经过降维处理后与3×3像素的卷积核提取的特征信息相加形成全局残差学习。最后经过重建层,得到清晰的高分辨率图像。整个训练过程中,一幅输入的低分辨率图像对应着一幅高分辨率图像标签,这种端到端的学习方法使得训练更加迅速。结果 本文使用两个客观评价标准PSNR（peak signal-to-noise ratio）和SSIM（structural similarity index）对实验的效果图进行测试,并与其他主流的方法进行对比。最终的结果显示,本文算法在Set5等多个测试数据集中的表现相比于插值法和SRCNN算法,在放大3倍时效果提升约3.4 dB和1.1 dB,在放大4倍时提升约3.5 dB和1.4 dB。结论 实验数据以及效果图证明本文算法能够较好地恢复低分辨率图像的边缘和纹理信息。