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。     

基于改进特征金字塔网络和注意力机制的场景文本检测

本文提出了基于可切换空洞卷积与注意力导向的特征金字塔网络（SwitchableDilatedConvolutionsand Attention-guidedFPN,SDA-FPN）模型,通过加入不同空洞率的可切换空洞卷积使模型能够根据任务选择不同感受野的特征图;引入注意力导向模块（Attention-guideModule,AM）增强特征语义信息且减少空洞卷积对文本边界信息的破坏。针对各尺度特征融合不充分导致语义信息丢失,提出了特征增强融合模块（FeatureEnhancementFusionModule,FEFM）,通过结合注意力机制增强模型对尺度、空间、任务的感知能力。该方法在公开数据集ICDAR2015取得了较好的检测结果,且召回率有明显的提升。     

基于多尺度整体嵌套池化语义的装甲目标检测

针对现有目标检测网络很难适应复杂战场环境下的超视距、遮挡、多视角变化等干扰的影响,提出了一种基于多金字塔池化模型的整体嵌套卷积网络,该网络通过引入空洞卷积思想,在保证卷积特征分辨率不变的基础上提高弱小目标的检测精度;同时,本文所提的模型也将通过多孔空间金字塔池化将多尺度上下文特征进行融合,然后在整体嵌套卷积基础上利用装...     

多层级特征优化融合的遥感图像分割网络

为了从高分辨率遥感图像中准确地分割出地物目标，提出了一种多级特征优化融合的遥感图像分割网络（MRFNet），着重将特征提取骨架网络中不同层级的特征图进行融合，通过融合网络特征图中不同种类的信息来对输出特征图信息进行合理有效的提取和分析。同时使用了逐层的多尺度编码解码模块来细化与高层特征图进行融合的浅层特征图，将不同种类的信息经过优化以后汇聚到高层特征图。然后采用空洞卷积金字塔对高层特征图提取不同感受野的信息，优化了语义分割的输出特征图。通过在ISPRS Vaihingen数据集上进行实验，该网络算法的总体精度达到了90.34%，与经典语义分割网络相比，有效提升了遥感图像目标的检测精度。同时为了证明算法的泛化性，在ISPRS Potsdam数据集上进行了泛化实验取得了91.47%的总体精度，证明了该算法的有效性。     

融合注意力机制与密集多尺度特征的异质噪声虹膜分割方法

针对当前分割方法不能兼顾可见光与近红外光谱的异质噪声虹膜图像的分割精度与效率问题,提出一种基于注意力机制与密集多尺度特征融合的编-解码网络.首先,引入基于深度可分离卷积的改进残差瓶颈单元,降低参数量与计算量的同时防止信息丢失与梯度混淆;其次,改进密集空洞空间金字塔模块的空洞率组合并放置于编码器后,以增强多尺度特征融合;...     

融合多尺度特征信息的图像雨滴去除方法

针对雨滴使雨天图像背景特征模糊失真的问题,提出一种融合多尺度特征信息的图像雨滴去除算法。首先,搭建了一个编码-解码神经网络来学习图像特征映射,考虑到雨滴的物理形状特征,采用雨滴形状驱动注意力模块来捕捉雨滴位置。然后,引入空间与通道协调注意力机制,加强图像重要空间和通道特征权重。接着,利用空洞卷积、非对称卷积和金字塔结构设计了新型空洞空间卷积池化金字塔模块,以捕获图像的多尺度特征。最后,在同尺度的编码-解码卷积层间加入跳跃连接,将特征信息馈送到网络深处,达到去除图像中雨滴的目的。实验结果表明：本文算法在公开数据集Qian上的PSNR达到30.75,SSIM达到0.925 7;在自制雨天数据集上也可以有效去除图像中的雨滴。     

基于多模态图像信息的变电设备红外分割方法

无人机拍摄下的红外图像中变电设备的分割精度直接影响着热故障诊断的结果,针对复杂红外背景下变电设备分割精度低的问题,提出了一种融合可见光和红外图像的多模态路径聚合网络（Multimodal Path Aggregation Network, MPAN）。首先提取并融合两种模态图像的特征,考虑到两种模态图像的特征空间存在差异,提出了自适应特征融合模块（Adaptive Feature Fuse Module, AFFM）,以充分融合两种模态特征;对具有多尺度特征的主干网络增加自底向上的金字塔网络,并对横向连接的路径增强模块引入自注意力机制;最后使用dice系数优化掩膜损失函数。实验结果表明,多模态图像的融合能够增强分割性能,且验证了提出各模块的有效性,该模型能够显著提高红外图像中变电设备实例分割的准确率。     

基于多模态图像信息的变电设备红外分割方法

无人机拍摄下的红外图像中变电设备的分割精度直接影响着热故障诊断的结果，针对复杂红外背景下变电设备分割精度低的问题，提出了一种融合可见光和红外图像的多模态路径聚合网络（Multimodal Path Aggregation Network, MPAN）。首先提取并融合两种模态图像的特征，考虑到两种模态图像的特征空间存在差异，提出了自适应特征融合模块（Adaptive Feature Fuse Module, AFFM），以充分融合两种模态特征；对具有多尺度特征的主干网络增加自底向上的金字塔网络，并对横向连接的路径增强模块引入自注意力机制；最后使用dice系数优化掩膜损失函数。实验结果表明，多模态图像的融合能够增强分割性能，且验证了提出各模块的有效性，该模型能够显著提高红外图像中变电设备实例分割的准确率。     

多尺度特征融合的壁画多光谱图像颜料3D-CNN分类方法

颜料的分类识别是古代壁画进行保护修复的基础,多光谱成像方法能够无损快速地获取壁画颜料的光谱图像数据并进行分析。传统利用卷积神经网络进行特征提取的算法中连续的卷积和池化操作会丢失壁画多光谱图像的部分特征信息,使得图像细节无法重建,导致分类图像边界不平滑。针对该问题,提出了一种基于多尺度特征融合的三维空洞卷积残差神经网络对壁画多光谱图像进行颜料分类。首先,在卷积核中引入空洞结构提高卷积核的感受野来提取不同尺度信息,避免池化操作所导致的部分特征丢失;其次,使用特征融合的方法融合不同尺度的特征图,增加多尺度特征的结构层次;最后,引入残差学习模块避免网络层数加深导致的梯度消失问题,重建完整的边缘信息。实验结果表明,所提方法在模拟壁画多光谱图像数据集上的总体精度和平均精度分别达到了98.87%和96.89%,与各对照组相比,不仅具有更好的分类精度,而且得到了边界更清晰的分类图像。     

多尺度特征融合与极限学习机结合的交通标志识别

针对卷积神经网络只能使用相同尺寸图像和卷积核的网络进行特征提取,导致提取的特征不全面,在交通标志识别中因车载摄像头与交通标志的位置不断变化影响交通标志的识别精度等问题,提出了一种基于多尺度特征融合与极限学习机结合的交通标志识别方法。首先,将预训练适应3种不同尺寸图像的网络模型作为实验的初始模型;然后,融合3个网络模型构建多尺度卷积神经网络,将3个预训练网络的参数级联到融合模型的全连接层,对融合模型的全连接层进行训练,采用随机梯度下降算法更新网络参数;最后,将融合后的模型作为特征提取器提取特征,把提取到的多尺度特征送入极限学习机,实现交通标志识别。实验采用德国交通标志数据库(GTSRB)对算法性能进行测试,实验结果显示,多尺度特征融合与极限学习机结合的网络识别精度为99.23%,识别速度为46ms。相对于预训练的网络,网络的分类精度分别提高了2.35%,3.22%,3.74%。多尺度特征融合能够有效提取交通标志图像的特征信息,极限学习机可以提高分类精度和分类时间,该方法能满足交通标志识别的准确性和实时性的要求。     

融合多尺度特征的改进Deeplab v3+图像语义分割算法

针对当前Deeplab v3+模型没有充分采用高分辨率的浅层特征出现的错误分割、遗漏分割等现象,提出一种融合多尺度特征的改进Deeplab v3+特征图像语义分割算法。在主干网络中,引入多尺度金字塔卷积;将空洞空间卷积池化金字塔中的标准卷积替换为深度可分离卷积,减少整体模型的参数量;最后,在解码层采用多尺度方法来捕捉获取全局背景,将背景特征通过注意力机制,再与浅层特征和空洞空间金字塔池化层结合,丰富融合后的浅层特征语义信息。实验表明,在CityScapes验证集中,所提算法具有更好的边缘分割效果,平均交并比达到了74.76%,较原有算法提升了2.20%。通过与先进算法比较,也证明所提算法应对改善错误分割、遗漏分割的有效性。     

多尺度特征融合U-Net的遥感影像黑臭水体智能检测

研究采用卫星遥感技术获取高分辨率遥感影像水体样本数据集,基于深度卷积神经网络从高分辨遥感影像中提取水体并进行黑臭水体智能监测,提出了一种改进U-Net的黑臭水体检测网络模型(IWDNet)。基于U-Net结构引入跳跃式多尺度特征融合,结合通道注意力机制、卷积注意力模块、通道与空间注意力机制生成不同多尺度特征融合注意力机制(MFFAM)模块进行对比,并引入空洞卷积扩大网络感受野,最终实现黑臭水体的识别检测。实验证明：基于跳跃式多尺度融合与CBAM注意力机制的黑臭水体检测网络(MFFCBAM-IWNet)模型有效提升了识别精度,在高分辨遥感影像水体样本数据集上表现最佳,总体精度达98.56%,Kappa系数达0.978 4。     

基于红外与可见光图像的目标检测算法

针对现有基于可见光的目标检测算法存在的不足,提出了一种红外和可见光图像融合的目标检测方法。该方法将深度可分离卷积与残差结构相结合,构建并列的高效率特征提取网络,分别提取红外和可见光图像目标信息;同时,引入自适应特征融合模块以自主学习的方式融合两支路对应尺度的特征,使两类图像信息互补;最后,利用特征金字塔结构将深层特征逐层与浅层融合,提升网络对不同尺度目标的检测精度。实验结果表明,所提网络能够充分融合红外和可见光图像中的有效信息,并在保障精度与效率的前提下实现目标识别与定位;同时,在实际变电站设备检测场景中,该网络也体现出较好的鲁棒性和泛化能力,可以高效完成检测任务。     

一种改进的高分辨率遥感图像语义分割模型

本文针对高分辨率遥感图像的特点,设计了一种端到端的语义分割网络结构模型,高分辨率遥感图像可得到两种图像数据,采用resnet网络对两种图像的特征分别进行提取,并在不同的特征层上进行数据融合,在网络结构的设计中引入了空间位置注意力模块和通道注意力模块,并对底层特征使用不同扩张率的空洞卷积神经网络进行多尺度融合,得到一种新的高分辨率遥感图像语义分割模型,通过对最终的预测性能分析,相比FCN、Unet、Segnet、DeeplabV3+等流行的语义分割模型,该模型在高分辨率遥感图像的预测中具有一定的优势。     

用于场景分割的改进DeepLabV3+算法

为了提升室外场景下语义分割的精度,提出一种改进的DeepLabV3+神经网络分割算法.其主干部分采用分组的ResNest网络,使各类目标训练权重占比不同,以密集连接的方式改进空洞空间卷积金字塔池化(ASPP)模块,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大感受野,并且提升特征复用效率.解码端融合编码端提取的3种不同尺度的低层语义...     

基于多尺度特征编码和双重注意力融合的绝缘子缺陷检测

针对输电线路绝缘子缺陷检测准确率低和检测速度慢的问题,提出了一种基于多尺度特征编码和双重注意力融合的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先,为了使检测模型适应缺陷绝缘子特征尺度的多样性,编码网络采用Res2Net50提取更细粒度的特征,并在之后嵌入空洞空间金字塔池化模块实现多个尺度捕捉绝缘子及其缺陷的特征;其次,为了减少解码网络中特征信息的缺失,将主干网络的不同层特征与efficient channel attention注意力模块串联,并分别与经过squeeze and excitation注意力模块的各反卷积特征相加形成双重注意力融合。实验结果表明,所提方法的均值平均精度值约为95.35%,每秒传输帧数约为65.95,与其他方法相比,该方法对无人机绝缘子缺陷的准确检测具有一定的参考价值。     

DECANet：基于改进DeepLabv3+的图像语义分割方法

在图像的语义分割任务中，不同对象之间像素值存在差异，导致现有的网络模型在图像语义分割过程中丢失图像局部细节信息。针对上述问题，提出一种图像语义分割方法（DECANet）。首先，引入通道注意力网络模块，通过对所有通道的依赖关系进行建模提高网络的表达能力，选择性地学习并强化通道特征，提取有用信息，抑制无用信息。其次，利用改进的空洞空间金字塔池化（ASPP）结构，对提取到的图像卷积特征进行多尺度融合，减少图像细节信息丢失，且在权重参数不改变的情况下提取语义像素位置信息，加快模型的收敛速度。最后，DECANet在PASCAL VOC2012和Cityscapes数据集上的平均交并比分别达81.08%和76%，与现有的先进网络模型相比，检测性能更优，可以有效地捕获局部细节信息，减少图像语义像素分类错误。     

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。     

基于全卷积神经网络的非对称并行语义分割模型

针对RGB图像具有丰富的色彩细节特征,红外图像对目标轮廓、尺寸、边界等外形特征有较高敏感度的特点,提出了一种非对称并行语义分割模型APFCN（Asymmetric Parallelism Fully Convolutional Networks）.APFCN上路设计了一个卷积核尺寸非统一的五层空洞卷积网络来提取红外图像目标高层轮廓特征;下路沿用卷积加池化网络提取RGB图像三个尺度上的细节特征;后端将红外图像高层特征与RGB图像三个尺度的细节特征进行融合,并将4倍上采样后的融合特征作为语义分割输出.结果表明,APFCN在像素精度和交并比等方面均优于FCN（输入为RGB图像或红外图像）,适用于背景一致下地面目标的语义分割任务.     

基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法北大核心CSCD

遥感图像的检测在监察自然环境、军事、国土安全等方面具有极其广阔的应用前景,而遥感图像具有背景复杂、目标面积小、特征提取困难等缺点,进行检测时容易产生小目标漏检问题。本文提出一种基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法。所提算法采用改进的Resnet50作为主干网络,将Resnet50第一个卷积替换成动态卷积,并将其ConvBlock模块中的卷积替换成金字塔卷积,提高特征提取能力。同时,为了避免遗漏底层信息,在动态卷积层后加入所提有效空间通道注意力机制模块。最后,选取基于上下文信息的不同尺度特征进行融合,提高了模型对目标物体的定位能力。实验结果表明,本文算法在保证速度的同时提高了对遥感图像的检测精度,在遥感图像公开数据集RSOD和NWPUVHR-10上平均精度均值(mean average precision,mAP)分别达到91.88%和90.23%,检测速度达到33 FPS。