基于注意力机制和特征融合的道路目标检测算法

针对道路检测目标小、模型特征融合不充分等问题,提出了一种基于注意力机制和多尺度特征融合的道路目标检测算法MFFDM。该算法将Resnext50网络与注意力模块进行融合形成新的主干特征提取网络;其次,新增具有空间位置信息的底层检测层来匹配对小物体的检测;另外,利用反卷积模块及特征纹理提取模块设计多尺度特征融合网络DEFTFN。实验表明,与FCOS算法相比,该算法在KITTI数据集上的平均精度提升了9.3%,对道路行人目标的检测精度提升明显,提升幅度达14.6%。     

基于金字塔特征和级联注意力的路面裂缝检测

路面裂缝检测是道路病害自动检测一个关键环节,传统图像检测方法效率不高且易受环境干扰。论文基于卷积神经网络设计了一种在金字塔特征上采用级联注意力（Cascaded Attention）机制的CANet新结构。该网络以ResNext50为骨架网络提取路面图像金字塔特征,进而生成跨层和跨尺度的两级注意力掩膜对裂缝的卷积特征进行增强,并在不同尺度输出的裂缝特征采用双向融合方式生成裂缝预测图。CANet网络新增三个新模块,分别是Layer Attention(LA)模块、Scale-Attention(SA)模块以及Multi View Enhance(MVE)模块。该网络分别在CrackLS315和DeepCrack-DB两个数据集上进行了训练和测试,ODS和OIS指标都取得了当前最好结果。     

增强语义信息与多通道特征融合的裂缝检测

路面裂缝检测是用以判断道路安全与否的关键技术,由于裂缝的背景复杂多样,传统的裂缝检测算法难以准确检测裂缝。提出了一种增强语义信息与多通道特征融合的裂缝自动检测算法。网络整体为编码器-解码器结构,在编码器部分引入扩张卷积模块,扩大特征图有效感受野,整合图像上下文信息,增强特征语义表达能力,提高像素分类精度。在解码器部分搭建了一个基于注意力机制的多通道特征融合模块,利用高层全局注意力信息指导高层语义特征与低层细节特征的逐级融合,有利于恢复图像细节信息,进一步提升对裂缝的像素级检测精度。实验结果表明,在CRACK500公开数据集上训练的模型在测试集上取得72.5%的平均交并比（Intersection over Union,IoU）和96.8%的F1score,该模型直接用于CrackForest数据集测试,平均IoU和F1score分别提升2.0个百分点和1.1个百分点,表明模型具有很好的泛化性能,可用于复杂道路场景下的裂缝检测与质量评估。     

融合注意力机制与联合优化的表面缺陷检测

两段式缺陷检测模型中分割和分类网络的优化目标不一致,导致二者耦合性较差,且分割模块误差的积累可能进一步弱化分类模块的性能.针对上述问题,提出一种基于注意力机制的缺陷检测联合优化算法.首先基于混合注意力特征融合模块的分割网络融合浅层特征和深层特征,提取更全面的缺陷位置信息;然后基于多感受野空间注意力模块的分类网络挖掘更具判别性的缺陷类别特征;最后通过联合优化目标实现分割和分类网络的学习优化,提升整个算法的耦合性以及性能.基于PyTorch框架,在公开工业缺陷检测数据集DAGM 2007, MAGNETIC-TILE和KolektorSDD2数据集上进行实验,并引入分段式算法及类U-Net算法进行横向对比的结果表明,所提算法的准确率相比分段式算法最高提升28.02%,相比类U-Net算法最高提升8.3%,且精确率、召回率、F1值均优于同类算法,具有更好的检测性能.     

基于注意力机制的深度学习路面裂缝检测

为实现自动准确地检测路面裂缝,提升路面裂缝检测效果,提出了一种基于注意力机制的裂缝检测网络(attention-basedcracknetworks,ACNet).该网络采用编码器-解码器网络构架,编码器采用ResNet34为骨干网,提取路面裂缝特征;在编码器和解码器间加入基于注意力机制的特征模块(attention-basedfeaturemodule,AFM),以利用全局信息和增加对检测不同尺度裂缝的鲁棒性,更好地提取裂缝特征和定位裂缝位置;在解码阶段也引入注意力机制,设计了基于注意力机制的解码模块(attention-baseddecodermodule,ADM),实现对裂缝的准确定位.在公共裂缝数据集CFD和CRACK500上,与U-Net等其他8种方法进行了比较,结果表明, ACNet裂缝检测效果更理想,在主观视觉上,裂缝定位更准确,细节更丰富;在实验指标F1和重合率上,检测结果都有明显提升,说明了该网络的有效性.     

多注意力机制网络卫星图像分割算法

针对深度学习的语义分割法,在卫星图像分割中对半岛、小岛和湖泊细小支流的边缘信息提取丢失问题,提出了多注意力机制网络（MA-Net）卫星图像分割算法,弥补了边缘信息提取丢失问题。该算法的框架采用了端到端的对称结构,由编码和解码两部分组成。编码部分采用改进的VGG16网络提取湖泊的纹理特征,解码部分引入全局平均池化注意力融合机制（GPA）,能够有效融合编码部分提取的纹理特征,得到高分辨率的卫星图像特征图。在网络的输出端加入注意力机制模块（Attention）,充分提取湖泊边缘信息,有效分割出半岛、小岛和湖泊细小支流。实验结果表明,该模型相比现有语义分割算法,具有更好的分割精度,各项分割指标都有提升,并且在公共数据集City Scapes上验证了模型具有通用性。     

多尺度注意力融合和抗噪声的轻量点云人脸识别模型

在低质量点云人脸数据集上,判别性特征的提取和模型对噪声的鲁棒性是解决点云人脸识别问题 的关键。针对现有轻量点云人脸识别算法不能充分提取判别性特征和数据集中存在大量噪声而影响模型训练的问 题,设计轻量高效的网络模型,提出了基于多尺度注意力融合和抗噪声的自适应损失函数的点云人脸识别算法。 首先通过不同卷积模块获得不同感受野大小的特征图。然后进行多尺度的注意力特征提取,并使用高层的注意力 权重来引导低层注意力权重的生成,最后进行通道融合得到多尺度融合的特征,提升了模型捕获人脸细节特征的 能力。其次,根据低质量点云人脸图像的噪声信息特点,设计了一种新颖的抗噪声的自适应损失函数(anti-noise adaptive loss),以应对数据集大量噪声对模型训练过程中可能造成的负面影响,提升模型的鲁棒性和泛化能力。 在开源数据集 Lock3DFace 和本文提出的 KinectFaces 数据集上的实验结果表明,与当前的主流算法相比该算法模 型在低质量点云人脸识别任务中具有更好的识别效果。     

基于可逆金字塔和平衡注意力的工业裂缝分割

针对目前工业裂缝分割算法存在细小裂缝易丢失、孤立噪点难消除的问题，提出一种基于可逆金字塔和平衡注意力的工业裂缝分割网络（reversible pyramid and balanced attention network，RPBAN）。提出可逆金字塔模块，在编码器与解码器之间引入特征金字塔和改进后的倒-特征金字塔，加深全局特征与细节特征的融合，从而提升细小裂缝检测性能；在解码阶段引入平衡注意力模块，将平衡特征作为引导信息，有效消除孤立噪点；在学习阶段选取Focal Loss作为损失函数，控制正负样本在训练中所占的权重，使得模型更专注于裂缝样本。通过在自建的输配电线路瓷瓶裂缝数据集InsulatorCrack和三个具有挑战性的公开裂缝数据集CFD、CrackTree200和AEL上进行验证和测试，实验表明与其他基准方法相比，RPBAN提升了细小裂缝检测效果，有效消除了孤立噪点，能够实现更高精度的语义分割。在四个数据集上IoU分别达到61.42%、58.36%、64.45%、53.44%，说明了RPBAN的有效性和通用性。     

基于融合分层条件随机场的道路分割模型

为了在道路检测中结合图像的多尺度特征以及点云的空间结构特征,使检测算法能有效地排除道路场景中的阴影、光线等干扰,本文提出一种基于融合分层条件随机场的图像和点云融合的道路分割模型．首先,利用Meanshift算法产生多个尺度的超像素分割,建立基于图像的多尺度分层条件随机场．将点云数据投影到图像平面,再建立基于点云的多尺度分层条件随机场．在条件随机场的像素层和点云层之间建立连接,构造多尺度的融合模型．然后,针对多尺度融合模型中图像层的每一层和点云层的每一层,分别提取对应尺度的图像特征或点云特征．每一层用梯度提升树算法根据提取的特征训练1个分类器,利用每一层的分类器得到对应层的数据项代价．最后,使用α扩张算法对融合模型进行联合优化求解．在KITTI Road数据集上的实验结果表明,该方法具有良好的道路检测性能．     

基于多尺度注意力融合网络的胃癌病理图像分割方法

近年来,随着深度学习技术的发展,基于编解码的图像分割方法在病理图像自动化分析上的研究与应用也逐渐广泛,但由于胃癌病灶复杂多变、尺度变化大,加上数字化染色图像时易导致的边界模糊,目前仅从单一尺度设计的分割算法往往无法获得更精准的病灶边界。为优化胃癌病灶图像分割准确度,基于编解码网络结构,提出一种基于多尺度注意力融合网络的胃癌病灶图像分割算法。编码结构以EfficientNet作为特征提取器,在解码器中通过对多路径不同层级的特征进行提取和融合,实现了网络的深监督,在输出时采用空间和通道注意力对多尺度的特征图进行注意力筛选,同时在训练过程中应用综合损失函数来优化模型。实验结果表明,该方法在SEED数据集上Dice系数得分达到0.806 9,相比FCN和UNet系列网络一定程度上实现了更精细化的胃癌病灶分割。     

基于Deepcrack网络的混凝土裂缝检测方法

混凝土结构裂缝对建筑安全构成了极大的潜在威胁,裂缝检测对建筑结构的维护具有重要意义,当前基于深度学习的裂缝检测针对提取裂缝细节的能力仍有待提高。因此,该文对Deepcrack网络进行优化,提出了基于金字塔分割注意力和全局上下文的混凝土裂缝检测算法PG-Deepcrack。首先,在编码器中提出双卷积-注意力并行模块,增加金字塔分割注意力分支为卷积层提供更丰富的多尺度裂缝信息;其次,为了捕获长距离依赖关系,并行模块操作后引入全局上下文模块,进一步提升网络对裂缝细节的表达能力;最后,在特征融合阶段利用全维动态卷积和GELU激活函数,对编解码器特征层联级融合,使网络更全面地保留不同尺寸的裂缝信息并提高模型的泛化性能。为验证网络模型的有效性,在Deepcrack数据集上与7个网络模型进行对比试验,所提出的网络表现了最佳性能,IoU达到了72.78%。     

融合多注意力机制的脊椎图像分割方法

针对脊椎CT、MR图像分割模型分割性能不高的问题,基于U型网络提出了脊椎分割网络MAU-Net。首先引入坐标注意力模块,使网络准确捕获到空间位置信息,并嵌入到通道注意力中;然后提出基于Transformer的双支路通道交叉融合模块代替跳跃连接,进行多尺度特征融合;最后提出特征融合注意力模块,更好地融合Transformer与卷积解码器的语义差异。在脊柱侧凸CT数据集上,Dice达到0.929 6,IoU达到0.859 7。在公开MR数据集SpineSagT2Wdataset3上,与FCN相比,Dice提高14.46%。实验结果表明,MAU-Net能够有效减少椎骨误分割区域。     

结合自注意力和特征自适应融合的语义分割算法

针对场景图像语义分割任务中存在多尺度目标以及特征提取网络缺乏对全局上下文信息的获取等问题,设计了一种嵌入改进自注意力机制以及自适应融合多尺度特征的双路径分割算法。在空间路径利用双分支的简易下采样模块进行4倍下采样提取高分辨率的边缘细节信息,使网络对目标边界分割更精确。在语义路径嵌入上下文捕获模块和自适应特征融合模块,为解码阶段提供具有丰富多尺度的高语义上下文信息,并采用类别平衡策略进一步提升分割效果。经过实验验证,该模型在Camvid和Aeroscapes数据集上的MIOU(mean intersection over union)指标分别为59.4％和60.1％,具有较好的分割效果。     

基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法

针对人群计数图像人头尺度变化大、背景噪声高等问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法,以充分聚合多尺度信息,并有效区分背景噪声。构建基于残差连接的空洞空间金字塔池化,通过残差结构以及多个不同扩张率的空洞卷积在捕获多尺度头部目标特征的同时融入浅层特征图的空间细节信息,提高特征图质量;构建跨层多尺度特征融合模块,融合浅层和深层分支不同大小的边缘细节信息和上下文语义信息,并设计基于多分支的特征融合模块,融合不同感受野大小的多尺度信息以缓解大规模人头尺度变化的问题;构建基于矩阵相似运算的通道和空间注意力机制模块提取像素级特征权重,加强网络对于背景和人头目标的判别能力,自适应矫正位置信息。实验结果表明,相比11种对比算法的最优值,所提算法在SHA数据集上的平均绝对误差和均方根误差指标降低1.4%、4.2%,在UCF＿CC＿50数据集上降低4.9%、1.8%,能够精确地预测人群分布状态和估计人群数量,生成高质量的人群密度图。     

基于融合池化和注意力增强的细粒度视觉分类网络

细粒度视觉分类核心是提取图像判别式特征.目前大多数方法引入注意力机制,使网络聚焦于目标物体的重要区域.然而,这种方法只定位到目标物体的显著特征,无法囊括全部判别式特征,容易混淆具有相似特征的不同类别.因此,文中提出基于融合池化和注意力增强的细粒度视觉分类网络,旨在获得全面判别式特征.在网络末端,设计融合池化模块,包括全局平均池化、全局top-k池化和两者融合的三分支结构,获得多尺度判别式特征.此外,提出注意力增强模块,在注意力图的引导下通过注意力网格混合模块和注意力裁剪模块,获得2幅更具判别性的图像参与网络训练.在细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars、FGVC-Aircraft上的实验表明文中网络准确率较高,具有较强的竞争力.     

改进的RetinaNet目标检测算法

针对经典一阶段目标检测算法RetinaNet难以充分提取不同阶段特征、边界框回归不够准确等问题,提出一个面向目标检测的改进型RetinaNet算法。在特征提取模块中加入多光谱通道注意力,将输入特征中的频率分量合并到注意力处理中,从而捕获特征原有的丰富信息。将多尺度特征融合模块添加到特征提取模块,多尺度特征融合模块包括1个路径聚合模块和1个特征融合操作,路径聚合模块通过搭建自底向上的路径,利用较浅特征层上精确的定位信号增强整个特征金字塔的信息流,特征融合操作通过融合来自每个阶段的特征信息优化多阶段特征的融合效果。此外,在边界框回归过程中引入完全交并比损失函数,从边界框的重叠面积、中心点距离和长宽比这3个重要的几何因素出发,提升回归过程的收敛速度与准确性。在MS COCO数据集和PASCAL VOC数据集上的实验结果表明,与RetinaNet算法相比,改进型RetinaNet算法在2个数据集上的平均精度分别提高了2.1、1.1个百分点,尤其对于MS COCO数据集中较大目标的检测,检测精度的提升效果更加显著。     

基于三端注意力机制的视网膜血管分割算法

视网膜血管的结构和形态是计算机辅助系统诊断眼科疾病的重要依据.针对细小血管分割精度低的问题,提出一种融合残差密集模块与三端注意力模块的改进型U-Net算法.首先,将残差模块与密集模块相结合,充分利用每层的特征,提高网络提取细小血管特征的能力.在解码阶段引入三端注意力模块,利用空间注意力机制自适应地对特征进行空间校正,抑制背景噪声,突出目标区域.同时,通过多尺度特征融合的方式,利用高级语义特征改善网络对细小血管的分割效果.最后,为获取血管的多尺度特征, 在编码-解码网络结构中加入空洞卷积,在不增加参数的情况下增加感受野.基于DRIVE和STARE数据集的实验结果表明,所提出网络的灵敏度、特异性、准确率和AUC(area under curve)分别为81.26%/82.57%、98.20%/98.37%、96.70%/97.51%和98.12%/98.41%,优于现有先进算法.     

基于多级特征和混合注意力机制的室内人群检测网络

针对室内人群目标尺度和姿态多样性、人头目标易与周围物体特征混淆的问题,提出了一种基于多级特征和混合注意力机制的室内人群检测网络（MFANet）。该网络结构包括三部分,即特征融合模块、多尺度空洞卷积金字塔特征分解模块以及混合注意力模块。首先,通过将浅层特征和中间层特征信息融合,形成包含上下文信息的融合特征,用于解决浅层特征图中小目标语义信息不丰富、分类能力弱的问题;然后,利用空洞卷积增大感受野而不增加参数的特性,对融合特征进行多尺度分解,形成新的小目标检测分支,实现网络对多尺度目标的定位和检测;最后,用局部混合注意力模块来融合全局像素关联空间注意力和通道注意力,增强对关键信息贡献大的特征,来增强网络对目标和背景的区分能力。实验结果表明,所提方法在室内监控场景数据集SCUT-HEAD上达到了0.94的准确率、0.91的召回率和0.92的F1分数,在召回率、准确率和F1指标上均明显优于当前用于室内人群检测的其他算法。     

改进U-Net网络的遥感影像道路提取方法研究

从遥感影像中提取道路目标对智慧城市建设具有重要意义。由于遥感数据中道路及背景特征复杂多样,使用深度学习方法对道路进行提取的准确性仍然受到限制。基于U-Net网络架构设计实现了用于遥感影像道路提取的深度语义分割模型AS-Unet,该模型分为编码器和解码器两部分。在编码器部分加入通道注意力机制,对提取的丰富低层特征进行筛选,突出目标特征,抑制背景噪声干扰,从而提高深浅层信息融合准确率;为解决网络对道路目标单一尺寸的敏感问题,在编码器最后一层卷积层后面加入空间金字塔池化模块来捕获不同尺度道路特征;在解码器部分加入空间注意力机制,进行位置关系信息学习和深层次语义特征筛选,提高特征图还原能力。在Massachusetts和DeepGlobe道路数据集上进行实验,结果证明,在召回率、精度、[F1]值等评估指标上,明显优于SegNet、FCN等语义分割网络。所设计的AS-Unet网络性能优良,具有更高的分割准确率,具备一定理论和实际应用价值。     

面向目标检测的尺度增强特征金字塔网络

基于特征金字塔网络的目标检测算法没有充分考虑不同目标间的尺度差异以及跨层特征融合过程中高频信息损失问题,使网络无法充分融合全局多尺度信息,导致检测效果不佳.针对这些问题,提出了尺度增强特征金字塔网络.该方法对特征金字塔网络的侧向连接和跨层特征融合方式进行了改进,设计具有动态感受野的多尺度卷积组作为侧向连接来充分提取每一个目标的特征信息,引入基于注意力机制的高频信息增强模块来促进高层特征与底层特征融合.基于MS COCO数据集的实验结果表明,该方法能有效提高各尺度目标的检测精度,整体性能优于现有方法.