结合边缘特征先验引导的深度卷积显著性检测

针对当前基于深度学习的显著性检测算法缺少利用先验特征和边缘信息，且在复杂场景中难以检测出鲁棒性强的显著性区域的问题，提出了一种结合边缘特征，利用先验信息引导的全卷积神经网络显著性检测算法。该算法利用三种被经常用到的先验知识结合边缘信息形成先验图，通过注意力机制将提取的先验特征与深度特征有效融合，最终通过提出的循环卷积反馈优化策略迭代地学习改进显著性区域，从而产生更可靠的最终显著图预测。经过实验定性定量分析，对比证明了算法的可靠性。     

多尺度Transformer与层次化边界引导的显著性目标检测

针对显著性目标检测算法中全局和局部信息难以联合表征和目标边界难以细化的问题,提出了一种多尺度Transformer与层次化边界引导的显著性目标检测算法。首先,构建Transformer模型提取全局信息,同时通过自注意力机制获取有判别性的浅层局部特征,对全局和局部信息进行联合表征。然后,引入Tokens-to-Token方法提取多尺度特征,使模型实现尺度变换平滑的编解码。进一步,提出了一种层次化的边界学习策略,引导模型在每个解码特征层提取精细化的显著性目标边界特征,提升显著性目标边界的预测准确性。实验结果表明,提出的算法在四个公开显著性目标检测数据集上均优于八种主流的显著性目标检测算法,并且通过消融实验验证了提出模型和边界学习策略的有效性。     

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...     

基于Local特征和Regional特征的图像显著性检测

提出了一种基于颜色空间的Local特征和Regional特征的自然图像显著性检测方法. 该方法将图像分成8×8的子块, 计算多个尺度下每一个子块的Local特征和Regional特征, 并将其加权组合来确定子块的显著程度, 从而得到整个图像的显著特征. 此外, 通过计算4个颜色通道上的色度对比度, 获得显著物体的边缘. 将图像的显著特征与显著物体的边缘综合后得到图像中的显著目标. 实验结果显示, 本文提出的方法能够快速、清晰而准确地提取出图像中的显著性目标.     

双特征流融合和边界感知的显著性目标检测

显著性目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向之一,许多基于深度学习的检测算法虽然已经取得了显著的成果,但是仍然存在待测目标漏检误检和边界模糊等问题。针对这些问题提出了一种基于双特征流融合和边界感知的目标检测算法,通过改变输入图像尺寸来丰富多尺度信息,并自顶向下逐层聚合特征得到精细的预测结果。首先将输入图像调整为两种不同分辨率分别送入编码器,提取丰富的多层级特征形成双特征流;其次将双特征流自顶向下逐层融合,生成由粗到细的显著图;最后构建了边界感知结构,凭借上下文语义信息的指导生成精细的物体轮廓。在五个公开数据集上进行了大量实验,实验结果表明,所提算法在结构相似性(Sm)等多个指标上取得了更高的检测精度,生成的显著图目标完整且边缘清晰。     

基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测

随着深度学习技术的发展以及卷积神经网络在众多计算机视觉任务中的突出表现,基于卷积神经网络的深度显著性检测方法成为显著性检测领域的主流方法.但是,卷积神经网络受卷积核尺寸的限制,在网络底层只能在较小范围内提取特征,不能很好地检测区域内不显著但全局显著的对象;其次,卷积神经网络通过堆叠卷积层的方式可获得图像的全局信息,但在...     

学习全局引导渐进特征聚合轻量级网络的显著性目标检测

针对目前显著性目标检测算法中存在的特征融合不充分、模型较为冗余等问题,提出了一种基于全局引导渐进特征融合的轻量级显著性目标检测算法.首先,使用轻量特征提取网络MobileNetV3对图像提取不同层次的多尺度特征;然后对MobileNetV3提取的高层语义特征使用轻量级多尺度感受野增强模块以进一步增强其全局特征的表征力;...     

基于视觉显著性的航拍车辆检测

航拍图像与普通图像相比,具有以下特殊性:分辨率较低,细节不充分;检测目标体积小,难检测;背景的纹理干扰较大。这些特殊性使得直接应用经典的显著性检测方法在航拍图像上不能取得理想的效果。针对这个问题,根据人类视觉系统的特点,提出了一种通过特征显著性分析确定目标候选区域的车辆检测算法。首先,用车辆底层边条信息对输入图像卷积,得到特征响应图。然后计算不同尺度下的特征响应图的谱残差,得到显著性响应图。最后,通过融合多尺度下的显著性响应图,并进行时域和空域增强处理,得到最终的显著性地图。对真实场景下的图像进行仿真实验,结果表明该算法能取得较好的检测效果。     

基于语义引导特征聚合的显著性目标检测网络

在显著性目标检测网络的设计中, U型结构使用广泛. 但是在U型结构显著性检测方法中, 普遍存在空间位置细节丢失和边缘难以细化的问题, 针对这些问题, 提出一种基于语义信息引导特征聚合的显著性目标检测网络, 通过高效的特征聚合来获得精细的显著性图. 该网络由混合注意力模块(Mixing attention module, MAM)、增大感受野模块(Enlarged receptive field module, ERFM)和多层次聚合模块(Multi-level aggregation module, MLAM)三个部分组成. 首先, 利用增大感受野模块处理特征提取网络提取出的低层特征, 使其在保留原有边缘细节的同时增大感受野, 以获得更加丰富的空间上/下文信息; 然后, 利用混合注意力模块处理特征提取网络的最后一层特征, 以增强其表征力, 并作为解码过程中的语义指导, 不断指导特征聚合; 最后, 多层次聚合模块对来自不同层次的特征进行有效聚合, 得到最终精细的显著性图. 在6个基准数据集上进行了实验, 结果验证了该方法能够有效地定位显著特征, 并且对边缘细节的细化也很有效.     

采用跳层卷积神经网络的RGB-D图像显著性检测

RGB-D图像显著性检测旨在提取三维图像中的显著目标.为解决当前显著性检测算法难以检测出光线干扰场景内的目标和低对比度的目标等问题,提出了基于跳层卷积神经网络的RGB-D图像显著性检测方法.利用VGG网络分离出RGB图像和深度图像的浅层与深层特征,而后进行特征提取;以跳层结构为基础连接提取到的特征,实现融合深度、颜色、...     

结合双流特征融合及对抗学习的图像显著性检测

为实现图像显著区域或目标的低级特征与语义信息有意义的结合,以获取结构更完整、边界更清晰的显著性检测结果,提出一种结合双流特征融合及对抗学习的彩色图像显著性检测(SaTSAL)算法.首先,以VGG-16和Res2Net-50为双流异构主干网络,实现自底向上、不同级别的特征提取;之后,分别针对每个流结构,将相同级别的特征图...     

融合深度模型和传统模型的显著性检测

目的 显著性检测是图像和视觉领域一个基础问题,传统模型对于显著性物体的边界保留较好,但是对显著性目标的自信度不够高,召回率低,而深度学习模型对于显著性物体的自信度高,但是其结果边界粗糙,准确率较低。针对这两种模型各自的优缺点,提出一种显著性模型以综合利用两种方法的优点并抑制各自的不足。方法 首先改进最新的密集卷积网络,训练了一个基于该网络的全卷积网络（FCN）显著性模型,同时选取一个现有的基于超像素的显著性回归模型,在得到两种模型的显著性结果图后,提出一种融合算法,融合两种方法的结果以得到最终优化结果,该算法通过显著性结果Hadamard积和像素间显著性值的一对一非线性映射,将FCN结果与传统模型的结果相融合。结果 实验在4个数据集上与最新的10种方法进行了比较,在HKU-IS数据集中,相比于性能第2的模型,F值提高了2.6%;在MSRA数据集中,相比于性能第2的模型,F值提高了2.2%,MAE降低了5.6%;在DUT-OMRON数据集中,相比于性能第2的模型,F值提高了5.6%,MAE降低了17.4%。同时也在MSRA数据集中进行了对比实验以验证融合算法的有效性,对比实验结果表明提出的融合算法改善了显著性检测的效果。结论 本文所提出的显著性模型,综合了传统模型和深度学习模型的优点,使显著性检测结果更加准确。     

深度导向显著性检测算法

针对目前基于深度卷积神经网络的显著性检测算法存在对复杂场景图像目标检测不完整、背景噪声多的问题，提出一种深度特征导向显著性检测算法。该算法是基于现有底层特征与深度卷积特征融合模型（ELD）的改进，网络模型包含基础特征提取、高层语义特征跨层级引导传递两个部分。首先，根据不同层级卷积特征的差异性，构建跨层级特征联合的高层语义特征引导模型；然后，用改进的网络模型生成初始显著图，利用高层语义特征引导的方式进行显著性聚类传播；最后，用完全联系条件随机场对聚类传播的结果进行优化，使其能够获取更多结构边缘信息和降低噪声并生成完整显著图。在ECSSD上和DUT-ORMON两个数据集上进行实验测试，实验结果表明，所提算法的准确率和召回率（PR）优于ELD模型，其F-measure（F）值分别提升了7.5%和11%，平均绝对误差（MAE）值分别降低了16%和15%，说明了所提算法模型能够在目标识别、模式识别、图像索引等复杂图像场景应用领域得到更加鲁棒的结果。     

浅层特征融合引导的深层网络行人检测

行人检测是目标检测中的一个重要研究方向。针对行人检测算法在复杂场景和目标太小情况下漏检的问题,在Faster R-CNN检测算法的基础上,提出一种基于浅层特征融合引导的深层网络行人检测。通过HOG特征、改进的LBP特征与深度网络特征融合获得准确的行人特征,在国际上广泛使用的行人数据集上进行一系列实验。结果表明,所提出的改进方法在检测准确率和速率方面都有所提高。     

基于改进显著图的高效裂纹检测算法

裂纹检测对于确保设施和设备的安全运行非常重要。然而现有的裂纹检测方法数据标注困难,且训练时间长,检测速度慢。针对这些问题,提出一种基于改进显著图的裂纹检测算法,应用卷积神经网络提取的特征计算出图像中裂纹的位置,从而实现裂纹检测。该算法解决了裂纹检测算法数据标注困难的问题;训练时间短,使用两块k80显卡训练时间仅为23 min;检测速度快,具有105 帧/s的检测速度;同时在自制数据集上达到了52%的平均精度,验证了该算法的有效性。     

多尺度特征融合重建的行人检测方法

行人在众多场景中都存在多尺度变化问题,严重影响检测器的精度,为此设计卷积特征重建和通道注意力两种模块来增强对多尺度行人的检测效果.以原始输入的多尺度特征为基础融合重建多个特征金字塔,然后融合多个特征金字塔中的相同尺度特征,并学习每层特征的通道注意力权值来增加有效通道层权重,由此得到的特征才用于最后的检测.将这两种模块集...     

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.