基于全局多尺度特征融合的伪装目标检测网络

在伪装目标检测中,由于伪装目标的外观与背景相似度极高,很难精确分割伪装目标.针对上下文感知跨级融合网络中,高层次语义信息在向浅层网络融合传递时因被稀释及丢失而导致精度降低的问题,文中提出基于全局多尺度特征融合的伪装目标检测网络.先设计全局增强融合模块,捕捉不同尺度下的上下文信息,再通过不同的融合增强分支,将高层次语义信息输送至浅层网络中,减少多尺度融合过程中特征的丢失.在高层网络中设计定位捕获机制,对伪装目标进行位置信息提取与细化.在浅层网络中对较高分辨率图像进行特征提取与融合,强化高分辨率特征细节信息.在3个基准数据集上的实验表明文中网络性能较优.     

多尺度上下文信息增强的显著目标检测全卷积网络

针对目前基于深度学习的显著目标检测算法存在的目标完整性和区域平滑度的不足,基于非局部深度特征提出一种多尺度上下文信息增强的全卷积网络算法,包含多级别特征提取、多尺度上下文特征增强、对比度特征提取和局部-全局信息融合预测4个模块.首先从VGG16模型提取多级别局部特征,利用多尺度上下文实现特征信息增强;然后设计组合的损失函数进行网络训练以学习对比度特征;最后用局部-全局融合的方式实现显著图的预测.与已有算法在ECSSD,HKU-IS和DUT-OMRON数据集上进行实验的结果表明,该算法在复杂场景图像上的鲁棒性更好,对背景噪声具有更有效的抑制作用,得到的显著目标区域更加连续和完整.     

基于上下文多尺度融合的棉铃计数算法

由于实际的棉田环境中存在高度遮挡及尺度多变问题,大幅降低了目标计数算法的精度.针对这一问题,提出基于上下文多尺度融合的棉铃计数算法.算法由金字塔结构的上下文模块和融合卷积神经网络两个部分组成.首先通过全局上下文和局部上下文模块对棉铃图像的上下文信息编码,同时利用多列特征转换模块将输入图像映射成高维特征,最后通过融合卷积神经网络将上下文信息与高维特征进行融合,实现高精度棉铃计数并生成高质量棉铃密度图.此外,从近距离和地空观测两个角度在棉铃数据集上进行实验,实验结果表明,引入上下文信息可以有效提升棉铃计数精度,计数误差MAE和MSE分别下降了27.3和29.4.     

采用特征引导机制的显著性检测网络

近年来,基于全卷积网络的显著性物体检测方法较手工选取特征的方法已经取得了较大的进展,但针对复杂场景图像的检测仍存在一些问题需要解决。提出了一种新的基于全局特征引导的显著性物体检测模型,研究深层语义特征在多尺度多层次特征表达中的重要作用。以特征金字塔网络的编解码结构为基础,在自底而上的路径中,设计了全局特征生成模块（GGM）,准确提取显著性物体的位置信息;构建了加强上下文联系的残差模块（RM）,提取各侧边输出的多尺度特征;采用特征引导流（GF）融合全局特征生成模块和残差模块,利用深层语义特征去引导浅层特征提取,高亮显著目标的同时抑制背景噪声。实验结果表明,在5个基准数据集上与11种主流方法相比,该模型具有优越性。     

自适应上下文特征的多尺度目标检测算法

识别多尺度目标是检测任务中的一项挑战,针对检测中的多尺度问题,提出自适应上下文特征的多尺度目标检测算法。针对不同尺度的目标需要不同大小感受野特征进行识别的问题,构建了一种多感受野特征提取网络,通过多分支并行空洞卷积,从高层语义特征中挖掘标签中的上下文信息;针对不同尺度目标的语义特征出现在不同分辨率特征图中的问题,基于改进的通道注意力机制,提出自适应的特征融合网络,通过学习不同分辨率特征图之间的相关性,在全局语义特征中融合局部位置特征;利用不同尺度的特征图识别不同尺度的物体。在PASCAL VOC数据集上对本文算法进行验证,本文方法的检测精度达到了85.74%,相较于Faster R-CNN检测精度提升约8.7%,相较于基线检测算法YOLOv3+提升约2.06%。     

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%。     

基于空洞卷积与特征增强的单阶段目标检测算法

基于卷积神经网络目标检测算法的浅层特征图包含丰富的细节信息,但缺乏语义信息,而深层特征图则相反。为充分利用浅层和深层特征图特征,解决多尺度目标检测问题,提出一种新的单阶段目标检测算法（AFE-SSD）。以SSD算法为基础,分别对该算法中相邻的2个特征图进行特征融合,从而丰富浅层特征层的语义信息。通过对并行空洞卷积机制进行改进,构建多尺度特征提取模块,将融合后的特征图通入多尺度特征提取模块的方式丰富其多尺度信息,同时提升主干网络的特征提取能力。在PASCAL VOC2007测试集上的实验结果表明,AFE-SSD算法的mAP为79.8%,检测速度为58.8 frame/s,与SSD、DSSD算法相比,mAP分别提升了2.4和1.2个百分点,验证了所提特征融合方式及多尺度提取模块的有效性。     

全局信息引导的多尺度显著物体检测模型

目前方法不能有效提取图像的多尺度特征并完全利用全局信息,对此提出一种新的全局信息引导的多尺度显著物体检测模型.设计了多尺度特征提升模块,提升了各个侧输出特征的多尺度表征能力;利用空洞空间卷积池化金字塔模块提取图像的全局特征;将全局特征直接与各个侧边输出的多尺度特征相融合,利用全局特征引导侧边特征聚焦于目标区域中有用的中...     

渐进聚合多尺度场景上下文特征的伪装物体检测

伪装物体检测通过模仿人类的视觉检测机理,实现在复杂场景下对伪装物体的定位与识别.然而,多数伪装物体检测方法在遇到相似外形目标干扰时,仅通过目标的局部表观特征无法准确识别伪装目标.为此,本文提出一种渐进聚合多尺度场景上下文特征的伪装物体检测网络,通过聚合多阶段语义增强的场景上下文特征来实现准确的伪装物体判别.具体来说,所提网络主要包含两个创新设计:U型上下文感知模块和跨级特征聚合模块.前者旨在感知复杂场景中物体的细节轮廓、纹理特征和颜色变化等丰富的局部-全局场景上下文信息.后者则结合坐标方向的注意力和多层级残差渐进特征聚合机制,逐级渐进聚合相邻层级之间的互补特征,实现对伪装物体全局语义的强化和局部细节的补充.本文方法在CHAMELEON、CAMO-Test、COD10K-Test和NC4K等4个非常具有挑战性的基准数据集上进行了评测.评测结果表明,本文方法相比于最新方法达到了领先的性能.     

融合多尺度特征与全局上下文信息的X光违禁物品检测

目的 X光图像违禁物品检测一直是安检领域的一个基础问题,安检违禁物品形式各异,尺度变化大,以及透视性导致大量物体堆放时出现重叠遮挡现象,传统图像处理模型很容易出现漏检误检,召回率低。针对以上问题,提出一种融合多尺度特征与全局上下文信息的特征增强融合网络(feature enhancement fusion network, FEFNet)用于X光违禁物品检测。方法 首先针对特征主干网络darknet53,加入空间坐标的注意力机制,将位置信息嵌入到通道注意力中,分别沿两个空间方向聚合特征,增强特征提取器对违禁目标的特征提取能力,抑制背景噪声干扰。然后,将特征提取主干网络输出的特征编码为1维向量,利用自监督二阶融合获取特征空间像素相关性矩阵,进而获取完整的全局上下文信息,为视觉遮挡区域提供全局信息指导。针对违禁物品尺度不一的问题,提出多尺度特征金字塔融合模块,增加一层小感受野预测特征用于提高对小尺度违禁目标的检测能力。最后,通过融合全局上下文特征信息和局部多尺度细节特征解决违禁物品之间的视觉遮挡问题。结果 在SIXRay-Lite(security inspection X-ray)数据集...     

跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测

近年来, RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息, 取得了比RGB显著性检测模型更好的性能, 受到学术界的高度关注. 然而, 现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求. 最近兴起的Transformer擅长建模全局信息, 而卷积神经网络(CNN)擅长提取局部细节. 因此, 如何有效结合CNN和Transformer两者的优势, 挖掘全局和局部信息, 将有助于提升显著性目标检测的精度. 为此, 提出一种基于跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测方法, 通过将Transformer网络嵌入U-Net中, 从而将全局注意力机制与局部卷积结合在一起, 能够更好地对特征进行提取. 首先借助U-Net编码-解码结构, 高效地提取多层次互补特征并逐级解码生成显著特征图. 然后, 使用Transformer模块学习高级特征间的全局依赖关系增强特征表示, 并针对输入采用渐进上采样融合策略以减少噪声信息的引入. 其次, 为了减轻低质量深度图带来的负面影响, 设计一个跨模态交互融合模块以实现跨模态特征融合. 最后, 5个基准数据集上的实验结果表明, 所提算法与其他最新的算法相比具有显著优势.     

基于改进SSD算法的遥感图像目标检测

在遥感图像目标检测领域,多数目标检测算法针对小目标检测时效果不佳,为此,提出一种多尺度特征融合的遥感图像目标检测算法。利用SSD算法的基础网络进行特征提取,形成特征图金字塔。设计特征图融合模块,融合浅层特征图的位置信息和深层特征图的语义信息,从而保留丰富的上下文信息。设计冗余信息去除模块,通过卷积操作进一步提取特征图中的特征,并对特征信息进行筛选,以减少特征图融合时带来的混叠效应。在遥感图像数据集NWPU VHR-10上的实验结果表明,该算法的平均检测精度高达93.9%,其针对遥感图像小目标的检测性能优于Faster R-CNN和SSD等算法。     

深度学习背景下视觉显著性物体检测综述

视觉显著性物体检测是对人类视觉和认知系统的模拟,而深度学习则是对人类大脑计算方式的模拟,将两者有机结合可以有效推动计算机视觉的发展。视觉显著性物体检测的任务是从图像中定位并提取具有明确轮廓的显著性物体实例。随着深度学习的发展,视觉显著性物体检测的精度和效率都得到巨大提升,但仍然面临改进主流算法性能、减少对像素级标注样本的依赖等主要挑战。针对上述挑战,本文从视觉显著性物体检测思想与深度学习方法融合策略的角度对相关论述进行分类总结。1）分析传统显著性物体检测方法带来的启示及其缺点,指出视觉显著性物体检测的核心思路为多层次特征的提取、融合与修整;2）从改进特征编码方式与信息传递结构、提升边缘定位精度、改善注意力机制、提升训练稳定性和控制噪声的角度对循环卷积神经网络、全卷积神经网络和生成对抗网络3种主流算法的性能提升进行分析,从优化弱监督样本处理模块的角度分析了减少对像素级标注样本依赖的方法;3）对协同显著性物体检测、多类别图像显著性物体检测以及未来的研究问题和方向进行介绍,并给出了可能的解决思路。     

基于递进式特征增强聚合的伪装目标检测

伪装目标检测（COD）旨在检测隐藏在复杂环境中的目标。现有COD算法在结合多层次特征时,忽略了特征的表达和融合方式对检测性能的影响。为此,提出一种基于递进式特征增强聚合的COD算法。首先,通过主干网络提取多级特征;然后,为了提高特征的表达能力,使用由特征增强模块（FEM）构成的增强网络对多层次特征进行增强;最后,在聚合网络中设计邻近聚合模块（AAM）实现相邻特征之间的信息融合,以突显伪装目标区域的特征,并提出新的递进式聚合策略（PAS）通过渐进的方式聚合邻近特征,从而在实现多层特征有效融合的同时抑制噪声。在3个公开数据集上的实验表明,所提算法相较于12种最先进的算法在4个客观评价指标上均取得最优表现,尤其是在COD10K数据集上所提算法的加权的F测评法和平均绝对误差（MAE）分别达到了0.809和0.037。由此可见,所提算法在COD任务上拥有较优的性能。     

一种上下文信息融合的安全帽识别算法

为了预防人员防护缺失导致的生产事故,着力探究复杂施工场景下人员安全帽佩戴情况的智能化识别。在一阶段目标检测算法的基础上,针对安全帽识别问题中的小目标和安全帽纹理信息缺失的问题,提出提取并融合上下文信息,以增强模型的表征学习能力。首先,为解决特征鉴别力不足的问题,提出局部上下文感知模块和全局上下文融合模块。局部上下文感知模块能够融合人体头部信息和安全帽信息获取具有鉴别力的特征表示;全局上下文融合模块将高层的语义信息与浅层特征融合,提升浅层特征的抽象能力。其次,为了解决小目标识别问题,提出使用多个不同的目标检测模块分别识别不同大小的目标。在构建的复杂施工场景下的安全帽识别数据集上的实验结果表明：提出的2个模块将mAP提高了11.46个百分点,安全帽识别的平均精度提高了10.55个百分点。本文提出的方法具有速度快、精度高的特点,为智慧工地提供了有效的技术解决方案。     

融合运动特征和深度学习的跌倒检测算法

为了利用计算机视觉技术准确检测老年人的跌倒状况,针对现有跌倒检测算法中人为设计特征造成的不完备性以及跌倒检测过程中前后景分离困难、目标混淆、运动目标丢失、跌倒检测准确率低等问题,提出了一种融合人体运动信息的深度学习跌倒检测算法对人体跌倒状态进行检测.首先,通过改进YOLOv3网络进行前景与背景的分离,并根据YOLOv3...     

基于多级特征融合的伪装目标分割

在伪装目标分割任务中,如何提取深度模型下高分辨率的目标语义特征是构建目标分割模型的关键。针对此问题,提出了一种基于多级特征融合的伪装目标分割方法。在特征编码过程中,引入多级门控模块对Res2Net-50的多级中间层特征进行选择性融合,有效过滤各级特征图的干扰信息;在解码过程中,通过自交互残差模块驱动不同尺度的编码特征实现交叉融合,获得更准确的目标表示信息。此外,在交叉熵损失的基础上加入Dice损失形成联合损失函数,帮助模型更精准地分割伪装目标。实验结果证明,在背景复杂的迷彩伪装数据集以及三个常用自然伪装数据集上,相比其他典型模型,该模型表现出更好的分割效果。     

全局与局部图像特征自适应融合的小目标检测算法

针对现有目标检测算法对于小目标检测精度低的问题,提出一种全局与局部图像特征自适应融合的一阶段小目标检测算法SODet.首先,将Transformer与卷积神经网络相结合构建主干网络,分别提取图像全局和局部信息,并利用自适应特征选择模块AFS对二者输出进行融合;然后,在特征融合网络中利用额外尺度特征图进行特征融合,同时利用大目标抑制单元约束大目标特征表达、转移小目标特征,输出4个尺度的特征图送入预测网络;最后,在损失函数部分针对小目标检测利用EIOU和Focal loss进行优化.实验结果表明, SODet算法在MS COCO验证集上APS达到31.5%,相比于其他算法具有较强的竞争力,同时具有较高的推理速度.     

基于全局注意力的多尺度显著性检测网络

针对现有算法的多尺度特征融合效果不理想和全局信息利用不充分的问题,提出一种基于多尺度优化和全局注意力的显著目标检测模型.利用特征增强模块对从骨干网络VGG-16中提取出来的粗糙特征进行增强,提升特征的显著性表达能力,对不同层次特征融合得到高层级和低层级特征;设计全局注意力模块,利用空洞空间卷积池化金字塔ASPP模块提取...     

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.