融入残差注意力机制的DeepLabV3+图像拼接篡改取证网络

针对现有图像拼接检测网络模型存在边缘信息关注度不够、像素级精准定位效果不够好等问题,提出一种融入残差注意力机制的DeepLabV3+图像拼接篡改取证方法,该方法利用编-解码结构实现像素级图像的拼接篡改定位。在编码阶段,将高效注意力模块融入ResNet101的残差模块中,通过残差模块的堆叠以减小不重要的特征比重,凸显拼接篡改痕迹;其次,利用带有空洞卷积的空间金字塔池化模块进行多尺度特征提取,将得到的特征图进行拼接后通过空间和通道注意力机制进行语义信息建模。在解码阶段,通过融合多尺度的浅层和深层图像特征提升图像的拼接伪造区域的定位精度。实验结果表明,在CASIA 1.0、COLUMBIA和CARVALHO数据集上的拼接篡改定位精度分别达到了0.761、0.742和0.745,所提方法的图像拼接伪造区域定位性能优于一些现有的方法,同时该方法对JPEG压缩也具有更好的鲁棒性。     

基于Word Embedding的遥感影像检测分割

遥感影像检测分割技术通常需提取影像特征并通过深度学习算法挖掘影像的深层特征来实现.然而传统特征（如颜色特征、纹理特征、空间关系特征等）不能充分描述影像语义信息,而单一结构或串联算法无法充分挖掘影像的深层特征和上下文语义信息.针对上述问题,本文通过词嵌入将空间关系特征映射成实数密集向量,与颜色、纹理特征的结合.其次,本文构建基于注意力机制下图卷积网络和独立循环神经网络的遥感影像检测分割并联算法（Attention Graph Convolution Networks and Independently Recurrent Neural Network,ATGIR）.该算法首先通过注意力机制对结合后的特征进行概率权重分配;然后利用图卷积网络（GCNs）算法对高权重的特征进一步挖掘并生成方向标签,同时使用独立循环神经网络（IndRNN）算法挖掘影像特征中的上下文信息,最后用Sigmoid分类器完成影像检测分割任务.以胡杨林遥感影像检测分割任务为例,我们验证了提出的特征提取方法和ATGIR算法能有效提升胡杨林检测分割任务的性能.     

FD-SSD: An improved SSD object detection algorithm based on feature fusion and dilated convolution

Objects that occupy a small portion of an image or a frame contain fewer pixels and contains less information. This makes small object detection a challenging task in computer vision. In this paper, an improved Single Shot multi-box Detector based on feature fusion and dilated convolution (FD-SSD) is proposed to solve the problem that small objects are difficult to detect. The proposed network uses VGG-16 as the backbone network, which mainly includes a multi-layer feature fusion module and a multi-branch residual dilated convolution module. In the multi-layer feature fusion module, the last two layers of the feature map are up-sampled, and then they are concatenated at the channel level with the shallow feature map to enhance the semantic information of the shallow feature map. In the multi-branch residual dilated convolution module, three dilated convolutions with different dilated ratios based on the residual network are combined to obtain the multi-scale context information of the feature without losing the original resolution of the feature map. In addition, deformable convolution is added to each detection layer to better adapt to the shape of small objects. The proposed FD-SSD achieved 79.1% mAP and 29.7% mAP on PASCAL VOC2007 dataset and MS COCO dataset respectively. Experimental results show that FD-SSD can effectively improve the utilization of multi-scale information of small objects, thus significantly improve the effect of the small object detection.     

基于深度学习的语义分割网络

提出了一种基于深度学习的语义分割网络。该网络通过多孔卷积设计了一个能提取图像多尺度信息的空间金字塔模块,并通过大量实验探索了空间金字塔模块中多孔采样率和多尺度分支对于网络场景解析能力的影响。讨论了网络训练中不同超参数对于网络性能的影响。在SUN RGB-D数据集上的测试结果显示,与其它state-of-the-art的语义分割网络相比,本文设计的网络性能突出。最后,还对基于红外图像的语义分割进行了初步探索。     

基于渐进式特征增强网络的超分辨率重建算法

为了在图像重建质量和网络参数之间取得较好的平衡,本文提出一种基于渐进式特征增强网络的超分辨率（Super-Resolution,SR）重建算法。该方法主要包含两个模块:浅层信息增强模块和深层信息增强模块。在浅层信息增强模块中,首先利用单层卷积层提取低分辨率（Low-Resolution,LR）图像的浅层信息,再通过我们设计的多尺度注意力块来实现特征的提取和增强。深层信息增强模块先利用残差学习块学习图像的深度信息,然后将得到的深层信息通过设计的多尺度注意力块来获得增强后的深层多尺度信息。最后我们利用跳转连接的方式将首层得到的浅层信息和深层多尺度信息进行像素级相加得到融合特征图,再对其进行上采样操作,得到最终的高分辨率（High-Resolution, HR）图像。实验结果表明,相比于一些主流的深度学习超分辨率方法,本文方法重建得到的图像无论是主观效果还是客观指标,都取得了更好的效果。      

基于语义分割的多目标违禁品识别算法

基于深度学习的语义分割算法可以实现安检违禁品自动识别,并获得违禁品的位置、类别及形状信息。但传统的语义分割算法在面对违禁品尺寸不一且目标多样的识别任务时表现较差。针对该问题,本文提出了一种基于语义分割技术的多目标违禁品识别算法。编码阶段,设计使用空洞空间金字塔卷积模块（Atrous Spatial Pyramid Convolution Block, ASPC）,提升网络对于特征图多尺度信息的挖掘能力。同时引入注意力机制,对ASPC模块的特征提取过程进行监督,进一步提升模块的特征提取能力。解码阶段,受U-Net模型启发,采用逐级上采样操作,同时加入1×1卷积实现通道降维,减少计算量,提升模型运行速度。实验结果显示,本文提出的算法在多目标违禁品识别任务中表现良好,平均交并比（mIoU）得分78.62,处理单张图片用时（Time）68ms。      

利用多尺度卷积神经网络的图像超分辨率算法

单幅图像超分辨率问题是典型的图像反问题。近年来深度学习广泛应用于图像超分辨率重建。为提高超分辨率算法的性能,本文利用多尺度和残差训练的思想,提出一种利用多尺度卷积神经网络的图像超分辨率算法。该算法采用多尺度的卷积核及收缩--扩展的网络结构来提取图像多尺度的信息,并在网络结构中使用跳跃连接,以便更好的传递信息并弥补由于使用下采样和上采样而造成的图像细节信息的损失,来提高图像的重建质量。通过与其它算法的对比实验表明了本文算法不仅可以取得更好的性能,并且训练的收敛速度较快。      

基于3D全卷积网络的腹部动脉CTA分割算法

目前卷积神经网络已成为腹部动脉血管分割领域的研究热点,但经典的卷积网络存在分割精度低和分割血管不连续的问题。为此,文中提出了基于改进3D全卷积网络的腹部动脉血管分割算法。该方法在网络的编码路径上构造不同尺度的侧输入,并将侧输入卷积后的图像与下采样卷积后的图像进行融合,提取更多的特征信息。同时,网络中嵌入了新的多尺度特征提取模块,该模块将通道注意力与密集扩张卷积进行了融合,有效地捕获了更高层次的特征信息。对腹部动脉血管进行分割的结果表明,与其他分割方法相比,所提方法在直观性和定量性上均有提高,证明了该方法能够提升血管分割精度。     

结合空洞可分离卷积的多尺度医学影像分割算法

传统U-Net语义分割模型在医学影像领域具有广泛的应用,但该模型的准确率受限于单一尺度的预测模式以及上下采样引起的信息丢失。针对上述问题,本文基于U-Net编码—解码架构以及空洞可分离卷积提出了一种高低层级信息丰富的多尺度医学影像语义分割算法,该算法由特征提取网络以及多尺度语义分割预测网络两部分构成。特征提取网络使用空洞可分离卷积和类残差块分别替换原U-Net中上、下采样以及卷积块,在增加感受野的同时使信息得到最大化的保留;提出一个通道注意力机制,强化目标核心特征的表达以及无关背景区域的抑制;在多尺度上挖掘带有图像级全局上下文的卷积特征,进一步提高分割性能。本文在采集的胚胎以及DRIVE数据集上进行仿真实验,其结果表明,与U-Net及其衍生模型相比该方法具有更高的准确率和鲁棒性。     

基于细化多尺度深度特征的目标检测网络

现有深度卷积神经网络中感受野尺度单一,无法适应目标的尺度变化和边界形变,故此本文提出了一种提取并融合多尺度特征的目标检测网络.该网络通过减少池化并在网络底层加入空间加信道压缩激励模块来突出可利用的细节信息,生成高质量的特征图;此外,在深层网络中加入可变多尺度特征融合模块,该模块具有多种尺度的感受野并可根据物体边界预测采样位置,最后通过融合多尺度特征使网络具有更强的特征表达能力并且对不同尺度实例及其边界信息更具鲁棒性.实验证明,本文结构实现了比原有结构更高的平均精度,与目前主流目标检测算法相比也具有一定优势.     

基于相频特性的稳态视觉诱发电位深度学习分类模型

针对现有深度学习分类方法对稳态视觉诱发电位相位与频率信息利用不充分的问题,该文提出一种用于稳态视觉诱发电位(SSVEP)分类的卷积神经网络模型.该模型以经过快速傅里叶变换后的复向量作为输入,首先对各个导联的实部向量和虚部向量进行卷积,学习相位信息;随后引入空间注意力机制,对判别频率信息进行增强;然后使用2维卷积和最大池...     

改进U-Net网络的接地网图像超像素分割北大核心CSCD

研究基于改进U-Net网络的接地网图像超像素分割方法,提升红外图像超像素分割效果。通过主成分分析法降维处理接地网腐蚀红外图像;利用Turbopixel超像素分割法分割降维后的红外图像,获取数个超像素区域;在全卷积U-Net网络内添加可变形卷积与重构上采样卷积,并利用反向传播算法,优化网络参数,建立改进的全卷积U-Net网络结构;在改进的全卷积U-Net网络内分割获取的数个超像素区域,输出红外图像超像素自动分割结果。实验证明:该方法可有效降维处理接地网腐蚀红外图像,实现红外图像超像素分割,分割后的红外图像边界清晰;在不同分辨率时,该方法的Dice相似性系数较高、Hausdorff距离较低,具备较高的红外图像超像素分割精度。     

一种有效融合多尺度特征的图像语义分割方法

卷积神经网络在高级计算机视觉任务中展现出强 大的特征学习能力,已经在图像语义 分割任务 中取得了显著的效果。然而,如何有效地利用多尺度的特征信息一直是个难点。本文提出一 种有效 融合多尺度特征的图像语义分割方法。该方法包含4个基础模块,分别为特征融合模块(feature fusion module,FFM)、空 间信息 模块(spatial information module,SIM)、全局池化模块(global pooling module,GPM)和边界细化模块(boundary refinement module,BRM)。FFM采用了注意力机制和残差结构,以提高 融合多 尺度特征的效率,SIM由卷积和平均池化组成,为模型提供额外的空间细节信息以 辅助定 位对象的边缘信息,GPM提取图像的全局信息,能够显著提高模型的性能,BRM以残差结构为核心,对特征图进行边界细化。本文在全卷积神经网络中添加4个基础模块, 从而有 效地利用多尺度的特征信息。在PASCAL VOC 2012数据集上的实验结 果表明该方法相比全卷积神 经网络的平均交并比提高了8.7%,在同一框架下与其他方法的对比结 果也验证了其性能的有效性。     

多尺度循环注意力网络运动模糊图像复原方法

在图像采集过程中,由于拍摄对象运动或相机自身运动造成的图像模糊对于后续的高级视觉任务会产生很不利的影响。针对当前深度学习图像去模糊方法不能兼顾去模糊效果和效率的问题,提出了一种多尺度循环注意力网络,使用深度可分离卷积降低参数量,改进注意力模块合理分配计算资源,对卷积层进行密集型连接提高参数利用效率,引入边缘损失提升生成图像边缘细节信息。经过实验验证,所提方法具有良好的泛化性能和鲁棒性,在Lai数据集和K?hler数据集上的SSIM和PSNR较近年典型方法的最佳效果分别提升了约1.15%、0.86%和0.91%、1.04%,在GoPro数据集上的平均单帧运行速度较同类方法提升约2.5倍。     

Recursive residual atrous spatial pyramid pooling network for single image deraining

In recent years, removing rain streaks from a single image has been a significant issue for outdoor vision tasks. In this paper, we propose a novel recursive residual atrous spatial pyramid pooling network to directly recover the clear image from rain image. Specifically, we adopt residual atrous spatial pyramid pooling (ResASPP) module which is constructed by alternately cascading a ResASPP block with a residual block to exploit multi-scale rain information. Besides, taking the dependencies of deep features across stages into consideration, a recurrent layer is introduced into ResASPP to model multi-stage processing procedure from coarse to fine. For each stage in our recursive network we concatenate the stage-wise output with the original rainy image and then feed them into the next stage. Furthermore, the negative SSIM loss and perceptual loss are employed to train the proposed network. Extensive experiments on both synthetic and real-world rainy datasets demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art deraining methods.     

用于光子计数单像素成像的去块状采样网络

将光子计数技术和单像素成像结合,能实现高灵敏、低成本的光子计数成像,但存在采样时间和重建时间长的问题。基于深度学习的压缩采样和重建网络,将去除偏置和激活函数的全连接层作为测量矩阵,通过从数据中学得高效的测量矩阵和避免传统迭代算法带来的巨大计算量,实现了更快、更高质量的图像重建。但利用全连接层进行高分辨图像的分块压缩感知时,重建图像会产生块状效应。针对该问题提出了重叠分块采样网络（Os_net）、嵌套采样网络(Ns_net)、卷积采样网络（Cs_net）等三种方法以取代全连接层采样。在重建网络的设计中,使用线性映射网络对图像进行重建,设计实验结果表明Cs_net的去块状化效果最好。将Cs_net二值化后应用于光子计数单像素成像系统,实验结果表明Cs_net除块状化明显优于传统算法TVAL3,且Cs_net在重建质量上也同样取得了较好的效果。     

基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割算法

针对腺体图像在自动分割过程中由于多尺度目标和信息丢失影响导致准确率降低的问题,文中采用了一种引入注意力模块的全卷积神经网络模型。该模型遵循编码器-解码器结构,在编码网络中用空洞残差卷积层代替原有的普通卷积层,并添加空洞金字塔池;再在解码网络中加入注意力模块,使模型输出高分辨率特征图,提高对多尺度目标的分割精度。实验结果表明,提出的网络模型参数少分割精度高,对腺体图像的平均分割精度高达89.7%,具有较好的鲁棒性。     

基于多尺度稠密残差网络的JPEG压缩伪迹去除方法

JPEG在高压缩比的情况下,解压缩后的图像会产生块效应、边缘振荡效应和模糊,严重影响了图像的视觉效果。为了去除JPEG压缩伪迹,该文提出了多尺度稠密残差网络。首先把扩张卷积引入到残差网络的稠密块中,利用不同的扩张因子,使其形成多尺度稠密块;然后采用4个多尺度稠密块将网络设计成包含2条支路的结构,其中后一条支路用于补充前一条支路没有提取到的特征;最后采用残差学习的方法来提高网络的性能。为了提高网络的通用性,采用具有不同压缩质量因子的联合训练方式对网络进行训练,针对不同压缩质量因子训练出一个通用模型。经实验表明,该文方法不仅具有较高的JPEG压缩伪迹去除性能,且具有较强的泛化能力。     

基于多尺度池化和范数注意力机制的遥感图像检索

遥感图像内容丰富,一般的深度模型提取遥感图像特征时容易受复杂背景干扰,对关键特征的提取效果不佳,并且难以表达图像的空间信息,该文提出一种基于多尺度池化和范数注意力机制的深度卷积神经网络,在通道层面与空间层面自适应地给显著特征加权.首先,在多尺度池化通道注意力模块中,结合空间金字塔池化的思想,对每个通道上的特征图进行不同...     

基于多尺度偶数卷积注意力U-Net的医学图像分割

为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并借鉴多尺度思想,采用4×4偶数卷积将得到的信息直接传递给主干部分,以获取更全面的图像信息并减少额外计算开销,同时还采用对称填充解决偶数卷积提取信息过程中产生的偏移问题。此外,在2×2偶数卷积模块后加入卷积注意力模块,结合空间和通道注意力,在提取更丰富的信息的同时几乎不增加额外开销。最后,在两个医学图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明提出的MECAU-Net网络相对于U-Net在稍微增加计算成本的情况下,分割性能得到了较大的提升,并比其他对比网络取得更好的分割性能的同时还降低了参数量。