基于多尺度注意力网络的行人属性识别算法

为了提高行人属性识别的准确率,提出了一种基于多尺度注意力网络的行人属性识别算法。为了提高算法的特征表达能力和属性判别能力,首先,在残差网络ResNet50的基础上,增加了自顶向下的特征金字塔和注意力模块,自顶向下的特征金字塔由自底向上提取的视觉特征构建;然后,融合特征金字塔中不同尺度的特征,为每层特征的通道注意力赋予不同的权重。最后,改进了模型损失函数以减弱数据不平衡对属性识别率的影响。在RAP和PA-100K数据集上的实验结果表明,与现有算法相比,本算法对行人属性识别的平均精度、准确度、F1性能更好。     

嵌入注意力机制的深度可分离卷积SAR目标识别

深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的应用使得深度学习的网络模型轻量化。在此基础上,提出了嵌入注意力机制的DSC合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)目标识别方法。通过将DSC与注意力机制结合,提高网络对目标重要特征的学习能力;将多个DSC进行叠加和并联,设计多尺度网络模块,增强不同深度网络的特征提取能力;通过残差连接缓解深层网络的梯度弥散和梯度爆炸问题。使用公开数据集实验表明,所提方法在网络模型参数量较小的情况下,获得99.0%的平均识别率,具有较强的识别优势。     

基于多尺度和注意力融合学习的行人重识别

行人重识别的关键依赖于行人特征的提取,卷积神经网络具有强大的特征提取以及表达能力。针对不同尺度下可以观察到不同的特征,该文提出一种基于多尺度和注意力网络融合的行人重识别方法(MSAN)。该方法通过对网络不同深度的特征进行采样,将采样的特征融合后对行人进行预测。不同深度的特征图具有不同的表达能力,使网络可以学习到行人身上更加细粒度的特征。同时将注意力模块嵌入到残差网络中,使得网络能更加关注于一些关键信息,增强网络特征学习能力。所提方法在Market1501, DukeMTMC-reID和MSMT17_V1数据集上首位准确率分别到了95.3%, 89.8%和82.2%。实验表明,该方法充分利用了网络不同深度的信息和关注的关键信息,使模型具有很强的判别能力,而且所提模型的平均准确率优于大多数先进算法。     

基于阶梯型特征空间分割与局部注意力机制的行人重识别

为了让网络捕捉到更有效的内容来进行行人的判别,该文提出一种基于阶梯型特征空间分割与局部分支注意力网络(SLANet)机制的多分支网络来关注局部图像的显著信息。首先,在网络中引入阶梯型分支注意力模块,该模块以阶梯型对特征图进行水平分块,并且使用了分支注意力给每个分支分配不同的权重。其次,在网络中引入多尺度自适应注意力模块,该模块对局部特征进行处理,自适应调整感受野尺寸来适应不同尺度图像,同时融合了通道注意力和空间注意力筛选出图像重要特征。在网络的设计上,使用多粒度网络将全局特征和局部特征进行结合。最后,该方法在3个被广泛使用的行人重识别数据集Market-1501,DukeMTMC-reID和CUHK03上进行验证。其中在Market-1501数据集上的mAP和Rank-1分别达到了88.1%和95.6%。实验结果表明,该文所提出的网络模型能够提高行人重识别准确率。     

基于注意力机制的多尺度融合图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建算法在信息恢复过程中存在特征提取不充分、重建高频细节能力不足等问题,在SRGAN的基础上提出了一种基于注意力机制的多尺度融合图像超分辨率重建算法(SRGAN-MCA)。首先,构建了一种基于坐标注意力机制的多尺度密集残差注意力模块来提取不同尺度的特征信息,以解决图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题;其次,通过在网络判别器中嵌入谱归一化来约束判别器的Lipschitz常数,以增强网络训练的稳定性;最后添加了Charbonnier损失函数对SRGAN-MCA进行训练优化,以实现更高质量重建。在Set5、Set14、BSD100数据集上的实验结果表明,与SRGAN相比,2倍和4倍放大重建图像的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.35 dB、0.47 dB,结构相似性(SSIM)平均提高了0.005 4、0.016。     

基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法

针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及存在孔洞等问题,提出了一种基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块,用于捕获多尺度特征,增强网络获取不同尺度的能力,充分提取上下文信息;将解码器端的Swin Transformer Block替换为残差Swin Transformer Block,不仅保留了原始信息,又能够缓解模型出现梯度弥散现象;在跳跃连接中引入残差注意力机制,可以让模型更加关注特征图中的重要特征信息,抑制无效信息,从而提高模型分割的准确率。在自建数据集上进行实验,结果表明,改进后的网络平均交并比(mean Intersection over Union, mIoU)达到了80.55%,提高了4.13个百分点,证明改进后的网络可以有效提高遥感图像分割的精度。     

多注意力机制下自愈人脸表情识别

人脸表情识别技术在社会生活、刑事侦探等领域中具有重要应用价值和广阔应用前景.现有方法对表情特征提取不充分,使得高维特征易丢失局部关键信息;同时在复杂背景下表情的二义性导致网络泛化能力弱.为解决这些问题,本文提出一种多注意力机制下自愈网络(Multiple Attention Self Curing Network,MASCNet).该网络生成带有注意力权重的多尺度特征,通过融合不同尺度特征,提高网络模型在细粒度下对局部关键信息的表征能力.自注意力机制模块为融合后的特征分配重要性权重,约束不确定性样本在网络训练中所占比重,提高网络的泛化能力.本文方法在FER2013和RAF-DB数据集上的最高的识别正确率分别为74.21%和88.74%.实验结果表明该方法能有效识别人脸表情,优于现有MHBP、AHBRPN等主流方法.     

基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建

消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题，深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能，提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大，在损失函数中对每一级的输出都进行约束，实现深监督的目的 .采用高阶跨尺度注意力模块，将多尺度特征尺度内及跨尺度相关性与注意力机制结合起来，实现多尺度特征的自适应调整.采用内层为宽激活残差、外层为基本残差的双层残差块作为网络基本构成元素，以提高网络对复杂非线性关系的学习能力.实验结果表明，本文算法在主观视觉效果和客观质量评价指标方面都优于当前主流的深度图像超分辨率重建算法.     

基于区域与深度残差网络的图像语义分割

该文提出了一种结合区域和深度残差网络的语义分割模型。基于区域的语义分割方法使用多尺度提取相互重叠的区域,可识别多种尺度的目标并得到精细的物体分割边界。基于全卷积网络的方法使用卷积神经网络(CNN)自主学习特征,可以针对逐像素分类任务进行端到端训练,但是这种方法通常会产生粗糙的分割边界。该文将两种方法的优点结合起来:首先使用区域生成网络在图像中生成候选区域,然后将图像通过带扩张卷积的深度残差网络进行特征提取得到特征图,结合候选区域以及特征图得到区域的特征,并将其映射到区域中每个像素上;最后使用全局平均池化层进行逐像素分类。该文还使用了多模型融合的方法,在相同的网络模型中设置不同的输入进行训练得到多个模型,然后在分类层进行特征融合,得到最终的分割结果。在SIFT FLOW和PASCAL Context数据集上的实验结果表明该文方法具有较高的平均准确率。     

边缘信息引导多级尺度特征融合的显著性目标检测方法

针对基于FCN和U型网络架构的深度学习显著性目标检测方法提取的显著性图存在边界不清晰和结构不完整的问题,文中提出了一种基于边缘信息引导多级尺度特征融合网络(EGMFNet)。EGMFNet使用多通道融合残差块(RCFBlock)以嵌套的U型网络架构作为主干模型。同时,在网络的较低层级引入具有边缘信息引导的全局空间注意力模块(EGSAM)以增强空间特征及边缘特征。此外,在损失函数中引入了图像边界损失,用于提升显著性图的质量并在学习过程中保留更加清晰的边界。在四个基准数据集上进行实验,实验结果表明,文中方法的F值较典型方法提升1.5%、2.7%、1.8%和1.6%,验证了EGMFNet网络模型的有效性。     

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。     

基于多尺度注意力特征融合CRNN的声音事件检测

针对声音事件检测中仅在时频维度使用注意力机制的局限性以及卷积层单一导致的特征提取不足问题,本文提出基于多尺度注意力特征融合的卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)模型,以提高声音事件检测性能.首先,提出多尺度注意力模块,实现对局部时频单元和全局通道特征...     

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。     

双域滤波三元组度量学习的行人再识别

在图像的捕获、传输或者处理过程中都有可能产生噪声,当图像被大量噪声影响时,许多行人再识别(ReID)方法将很难提取具有足够表达能力的行人特征,表现出较差的鲁棒性。该文主要针对低质图像的行人再识别问题,提出双域滤波分解构建3元组,用于训练度量学习模型。所提方法主要分为两个部分,首先分析了监控视频中不同图像噪声的分布特性,通过双域滤波进行图像增强。然后基于双域滤波分解对图像噪声具有很好的分离作用,该文提出一种新的3元组构建方式。在训练阶段,将双域滤波生成的低频原始图像和高频噪声图像,与原图一起作为输入3元组,网络可以进一步抑制噪声分量。同时优化了损失函数,将3元组损失和对比损失组合使用。最后利用re-ranking扩充排序表,提高识别的准确率。在加噪Market-1501和CUHK03数据集上的平均Rank-1为78.3%和21.7%,平均准确率均值(mAP)为66.9%和20.5%。加噪前后的Rank-1精度损失只有1.9%和7.8%,表明该文模型在含噪情况表现出较强的鲁棒性。     

基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法

现有人群计数算法采用多列融合结构来解决单一图像的多尺度问题,但该处理方法不能有效利用低层特征信息,从而导致最终人群计数结果不准确。针对这一缺陷,文中提出一种基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法。该算法的前端利用改进VGG16网络提取低级特征信息。算法后端主分支基于残差密集连接结构,利用残差网络和密集网络结合方式捕获层与层间的特征信息,可高效捕获多尺度信息。侧分支通过引入注意力机制,生成对应尺度注意力图,有效区分特征图的背景和前景,降低了背景噪声的影响。采用3个主流公开数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法计数有效且计数准确率优于其他算法。     

融合视觉机制和多尺度特征的小目标检测算法

针对SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法对小目标检测能力不足的问题,提出一种引入视觉机制和多尺度语义信息融合的VFF-SSD(Vision Feature Fusion SSD)改进算法。为了增大浅层网络的感受野提高特征提取能力,首先在SSD浅层特征层中加入视觉机制,然后利用改进PANet(Path Aggregation Network)多尺度特征融合网络与深层特征增强网络得到新的特征层,旨在增强浅层网络的语义信息并加强深层特征的特征表达能力,最后应用注意力机制模块提高对重要信息的学习能力。实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试集检测的mAP(Mean Average Precision)值达到81.1%,对数据集中小目标的mAP值较原SSD提高了6.6%。     

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。     

基于改进生成对抗网络的低剂量CT去噪算法

针对低剂量计算机断层扫描(computerized tomography,CT)在图像采集过程中引入较多噪声,造成图像质量严重下降的问题, 提出一种基于残差注意力机制与复合感知损失的低剂量CT去噪算法。在该算法中,利用生 成对抗网络完成对低剂量CT图像的去噪,在网络框架中引入多尺度特征提取及残差注意力 模块,以融合图像中不同尺度的信息,提高网络对噪声特征的区分能力,避免在去噪过程中 丢失图像细节信息。同时采用复合感知损失函数,以加快网络收敛速度,促使去噪图像在感 知上与原图像更接近。实验结果表明:与现有的算法相比,所提算法能够有效抑制低剂量 CT图像中的噪声,并恢复更多的纹理细节;对比低剂量CT图像,所提算法处理后的CT 图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR) 值提高了31.72%, 结构相似性(structural similarity,SSIM)值提高了13.15%,可以满足更高的医学影像诊断要求 。     

融入注意力机制的视频多尺度时序融合行为识别模型

视频行为识别算法在特征提取过程中,存在未聚焦视频图像显著区域信息的问题,使模型分类效果不理想。为了提高网络区别关注的能力,提出融入注意力机制的视频多尺度时序行为识别算法模型。在视频长-短时序网络中分别融入通道-空间注意力和通道注意力模块,引入注意力机制使网络在训练过程中重新分配权重,捕捉视频内容与位置兴趣点,提高网络的表达能力。在Something-somethingV1和Jester数据集上的实验结果表明,融入轻量注意力模块的视频多尺度时序融合行为识别网络的性能得到有效提升,与其他行为识别网络相比体现出一定的优势。