基于双注意力机制的遥感图像目标检测

针对遥感图像在复杂背景下小目标检测精度较低的问题,提出一种基于双注意力机制模型的SSD检测算法。该算法在前端特征提取网络中引入双注意力机制模型,强化低层特征图中小目标的有效特征信息并抑制冗余的语义信息,实现自适应特征学习;并在空间注意力模型中引入空洞卷积,保证卷积核感受野的同时减少了网络参数。引入Focal loss损失函数作为改进算法的分类损失函数,改善网络在训练过程中样本失衡的问题,增加正样本与难样本在训练时的权重比例,提升算法的检测性能。对遥感图像数据集NWPU VHR-10进行检测的结果表明,本文的改进算法在保证检测速度的同时提高了检测精度。与传统SSD算法相比,改进SSD算法的mAP提高了2.25个百分点,达到79.65%。     

融合注意力机制的深层次小目标检测算法

骨干网络特征提取不充分以及浅层卷积层缺乏语义信息等往往导致了对于小目标检测的效果不佳,为提高小目标检测的精确性与鲁棒性,提出一种融合注意力机制的深层次小目标检测算法.首先,针对骨干网络特征提取能力不足的问题,选用Darknet-53作为特征提取网络,通过构建新的分组残差连接来替换原Darknet-53中的残差连接结构,...     

通道分离双注意力机制的目标检测算法

对于两阶段目标检测算法中模型存在检测精度低、小目标漏检率高等问题,提出通道分离双注意力机制的目标检测算法,通过改进Faster+FPN主干网络来提高小目标的检测精度。首先针对神经网络不能自动学习特征间的重要性问题,在通道分离过程中提出双注意力机制来构建深度神经网络,另结合分组卷积、空洞卷积等技术减少网络参数。其次针对高分辨率特征经过深度CNN后导致的信息丢失问题,通过添加细节提取模块以及通道注意力特征融合模块来提取更多的细节特征。最后考虑到一般损失函数不可重点评估目标物位置的置信度,结合KL散度进行损失函数优化,通过训练使得预测分布更接近真实分布,有效地解决了神经网络直接用于目标检测存在的问题。采用PASCAL VOC2007、KITTI以及Pedestrian三类数据集对网络进行训练,并将提出的模型与多个目标检测算法进行对比。实验结果表明,该算法能够高效地对图像进行识别,且具有较高的检测精度。     

基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割

针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息,加强网络对小目标物体的识别能力;采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径提取判别特征,使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息,从而降低精度损失。在CamVid和Aeroscapes数据集上验证该算法,平均交并比分别可达70.5%和51.8%,相比于当前主流的双路径语义分割模型有所提升,结果验证了所提算法的有效性。     

基于注意力与特征融合的改进SSD目标检测算法

针对目标检测中检测精度低且小目标检测较难的问题,提出了一种基于注意力机制与特征融合的改进SSD目标检测算法。在标准SSD目标检测模型基础上,使用深层特征提取网络ResNet50作为主干网络,在特征提取网络中引入通道-空间注意力机制增强特征图语义信息,计算特征图中像素点之间的影响。最后,将低层特征与高层语义信息进行Concat特征融合,充分利用不同特征图之间的关联信息。此外,使用GIOU代替传统IOU来计算框间的交并比,同时考虑正负样本不均衡的情况,选择Focal损失函数,重新定义了损失函数。实验采用PASCALVOC开源数据集进行仿真验证,并与传统SSD目标检测算法进行对比,准确率得到了一定的提高,验证了该算法对目标检测的有效性。     

融合注意力机制的双路径孪生视觉跟踪方法

传统基于孪生网络的视觉跟踪方法在训练时是通过从大量视频中提取成对帧并且在线下独立进行训练而成,缺乏对模型特征的更新,并且会忽略背景信息,在背景驳杂等复杂环境下跟踪精度较低。针对上述问题,提出了一种融合注意力机制的双路径孪生网络视觉跟踪算法。该算法主要包括特征提取器部分和特征融合部分。特征提取器部分对残差网络进行改进,设计了一种双路径网络模型;通过结合残差网络对前层特征的复用性和密集连接网络对新特征的提取,将2种网络拼接后用于特征提取;同时采用膨胀卷积代替传统卷积方式,在保持一定感受视野的情况下提高了分辨率。这种双路径特征提取方式可以隐式地更新模型特征,获得更准确的图像特征信息。特征融合部分引入注意力机制,对特征图不同部分分配权重。通道域上筛选出有价值的目标图像信息,增强通道间的相互依赖;空间域上则更加关注局部重要信息,学习更丰富的上下文联系,有效地提高了目标跟踪的精度。为证明该方法的有效性,在OTB100和VOT2016数据集上进行验证,分别使用精确率(Precision)、成功率(Success rate)和平均重叠期望(Expect average overlaprate,EAO)...     

改进SSD算法在交通场景中的检测研究

针对目标检测算法SSD在交通应用中检测精度不高、对小尺度汽车和行人检测能力不足的问题,提出一种改进的SSD检测算法,将原SSD基础网络VGG-16替换成残差网络ResNet-50,来提高特征提取网络提取特征的能力并防止网络衰退.算法额外设计5层卷积层来简化原SSD网络结构,进行多尺度特征图的检测;将注意力机制CBAM融...     

融合位置信息注意力的孪生弱目标跟踪算法

经典孪生网络弱特征目标跟踪存在鲁棒性差的问题。为此，设计了一种融合目标二维位置信息注意力机制的孪生网络算法。该算法以区域候选孪生网络（siamese region proposal network,SiamRPN）为基础，包括特征提取网络部分和相似度计量部分。在特征提取网络部分，引入了位置信息注意力模块来提取目标特征二维位置信息以提升网络对弱目标的特征提取能力。采用了轻量深度特征提取网络MobileNetV2来减少特征提取网络部分模型参数和计算量；在相似度计量部分，基于多层特征融合的相似度计量方法深入挖掘特征提取网络浅层特征的定位信息和深层特征的语义信息，加强了算法的跟踪准确性和定位精度。实验结果表明，所提出的算法在UAV123数据集上成功率相较于SiamRPN基础算法提升了12.6%，跟踪精度提升了8.4%，且跟踪速度每秒74帧，在提升成功率的同时满足了实时性的要求。     

基于多级残差注意力的X-ray图像超分辨率重建

针对肺部X-ray图像在超分辨率重建过程中出现的肺部边缘不清晰以及器官纹理模糊等问题，提出一种基于多级残差注意力的X-ray图像超分辨率重建方法。将注意力机制嵌入残差块中构建网络基本块，在加速网络收敛的同时，使网络更加关注图像的边缘纹理特征；设计多尺度特征融合模块进行特征提取，保证结构信息的完整性；通过多级残差学习加速网络训练，并允许构建更深层次的网络；融合上采样图像与Bicubic图像完成最终重建，弥补特征提取过程中的特征损失。实验结果表明，所提出模型的PSNR、SSIM均高于现有算法，且重建出的图像具备更加丰富的细节和清晰的边缘。     

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%。     

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YOLOv7的交通目标检测算法研究

针对交通场景中由光照、遮挡、目标小以及背景复杂等因素导致目标检测精度低,易出现漏检和误检问题的情况,提出了一种基于YOLOv7的交通目标检测算法;该算法在主干网络中融入多头注意力机制,以增强网络特征学习能力,从而更好地捕获数据和特征内部的相关性;在YOLOv7颈部网络引入协调注意力模块(CA),将位置信息嵌入到注意力机制中,忽略无关信息的干扰,以增强网络的特征提取能力;增加一个多尺度检测网络,以增强模型对不同尺度目标的检测能力;将CIoU损失函数更改为SIoU函数,以减少模型收敛不稳定问题,提高模型的鲁棒性;实验结果表明,改进的算法在BDD100K公开数据集上的检测精度和速度分别达到了59.8% mAP和96.2 FPS,相比原算法检测精度提高了2.5%;这表明改进的算法在满足实时性要求的同时,具备良好的检测精度,适用于复杂情况下的交通目标检测任务。     

改进U型残差网络用于肺结节检测

针对计算机断层扫描（CT）影像中肺结节检测灵敏度较低,且存在大量假阳性的问题,提出一种改进的U型残差网络用于肺结节检测。采取U-net网络的U型结构并利用残差学习方式构建深层次网络,同时引入自校正卷积增加特征的信息提取能力,进行通道间与局部信息增强,有利于检测不同形态的结节;通过引入的通道注意力机制,对特征提取过程中的特征进行重标定,实现自适应学习特征权重,进一步提高检测的准确率;引入DR loss作为该算法的分类损失函数,用于解决数据正负样本失衡问题。在LUNA16数据集对所提算法进行了验证,CPM得分达到0.901,提高了肺结节检测的灵敏度,而且有效降低了检测结果的平均假阳性个数,可有效辅助放射科医师对肺结节进行检测。     

用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法

针对现有的PCB缺陷检测存在检测精度低、速率慢等问题,提出一种用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法。该算法首先通过Transformer编码单元对特征提取网络深层特征冗余的问题进行优化,增强网络捕获不同尺度局部特征信息的能力;然后利用浅层特征增强PCB缺陷小目标上下文信息,提升FPN网络对小目标缺陷的表征能力;最后引入注意力机制对特征提取网络输出的有效特征层加权,强化目标特征表征能力。实验结果表明,该算法对于整体缺陷的平均检测精度的均值(mAP)达到98.70%,较Yolov4_tiny提升了3.12%,实现了PCB缺陷精准定位和识别,满足工业检测的实际需求。     

改进YOLOv5s的遥感图像目标检测

针对遥感图像中感兴趣目标特征不明显、背景信息复杂、小目标居多导致的目标检测精度较低的问题,本文提出了一种改进YOLOv5s的遥感图像目标检测算法（Swin-YOLOv5s）。首先,在骨干特征提取网络的卷积块中加入轻量级通道注意力结构,抑制无关信息的干扰;其次,在多尺度特征融合的基础上进行跨尺度连接和上下文信息加权操作来加强待检测目标的特征提取,将融合后的特征图组成新的特征金字塔;最后,在特征融合的过程中引入Swin Transformer网络结构和坐标注意力机制,进一步增强小目标的语义信息和全局感知能力。将本文提出的算法在DOTA数据集和RSOD数据集上进行消融实验,结果表明,本文提出的算法能够明显提高遥感图像目标检测的平均准确率。     

残差卷积注意网络的图像超分辨率重建

针对极深神经网络图像超分辨率重建过程中,存在图像特征提取少、信息利用率低,平等处理高、低频信息通道的问题,提出了残差卷积注意网络的图像超分辨率重建算法。构造多尺度残差注意块,最大限度地提高网络提取到多尺寸特征信息,引入通道注意力机制,增强高频信息通道的表征能力。引入卷积注意块的特征提取结构,减少高频图像细节信息的丢失。在网络的重建层,引入全局跳远连接结构,进一步丰富重建的高分辨率图像信息的流动。实验结果表明,所提算法在Set5等基准数据集上的PSNR、SSIM比其他基于深度卷积神经网络的方法均明显提升,验证了提出方法的有效性与先进性。     

引入通道注意力和残差学习的目标检测器

现有目标检测器特征金字塔无法充分利用不同尺度特征图的特征信息,不适用于低分辨率图像的目标和小目标的检测.针对此问题,文中提出引入通道注意力机制和残差学习块的目标检测器.首先引入通道全局注意力机制,通过网络学习特征图中不同通道特征的权重,增强有效的全局特征信息.然后采用轻量级的残差块,突出特征的微小变化,提高低分辨率图像中小目标的检测性能.最后在用于预测的浅层特征图中融合深层特征,提高小目标的检测精度.在标准测试数据集上的实验表明,文中目标检测器适用于低分辨率图像,对小目标的检测效果较优.     

基于弱特征增强的轻量化小目标检测方法

针对复杂背景下小目标特征经多次卷积被背景噪声淹没导致的检测精度低的问题,提出一种增强弱特征表达的一阶段轻量级小目标检测算法SA-YOLO.首先,用改进的ShuffleNetv2网络构建骨干网络,通过嵌入SE注意力模块和Inception结构,提升网络在复杂背景下的特征提取能力,有效地抑制背景噪声,充分提取弱特征;其次,在颈部网络,采用新的特征融合模块,以含有弱特征较多的低层级特征块的空间位置信息对高层级特征进行权重调整,提高不同层级的特征融合利用率,减少小目标的特征损失;最后,在头部网络,用解耦的检测头替换原YOLO耦合的检测头,解耦分类任务和回归任务,提高弱特征的解码能力,增强小目标检测的性能.在公开数据集COCO2017上进行实验,结果表明,SA-YOLO参数量仅有1.14M,小目标平均检测召回率$\rm AR_S$达到31.6%.同时,将所提出算法与近几年主流算法进行对比,结果表明,所提出算法在小目标检测方面具有较强的竞争力.