面向复杂验证码识别任务的轻量神经网络设计

深层神经网络拥有更强特征表达能力的同时,也带来了优化难、训练成本高及梯度弥散等问题;参数数量的激增则导致模型过于臃肿,不利于其在移动端及工业控制设备等算力弱、存储小的平台上的部署.针对这些问题,构建了一种融合空洞卷积和多尺度稀疏结构的轻量神经网络对图像进行特征提取,实现对带有彩色图形噪声且字符扭曲粘连严重的验证码图像的...     

基于改进YOLOv5的轻量型口罩佩戴检测算法

提出一种基于改进YOLOv5的轻量型口罩检测算法CG-YOLOv5s。结合卷积注意力机制和Ghost卷积等技术,在网络中加入CBAM-CSP、GRCM改进模块以增强特征提取能力,改善模型的计算性能,使用Alpha-CIoU损失并结合DIoU非极大抑制方法,进一步提升检测精度。结果表明,CG-YOLOv5s在对检测速度影响较小的情况下,获得了89.1%的检测精度,模型大小减少了19.63%,实现了模型轻量化的效果。     

改进级联卷积神经网络的预标注方法

针对目标检测算法中需要人工标注数据,且存在人工成本高、时间成本高、标注效果一般的问题,提出一种基于级联卷积神经网络的图像预标注方法。级联卷积神经网络是目前最先进的目标检测算法之一,将级联卷积神经网络的输入层修改成多尺度方式以及将RPN层采用Anchor Free的方式来提出预检测框,并在公开数据集VOC2007及VOC2012上进行训练和测试,IoU为0.5,FPPI为0.3时,在VOC2007和VOC2012数据集上的recall分别达到了64.52%和65.71%。实验表明,改进后的级联卷积神经网络算法模型具有更高的检测召回率、更低的计算量,对于目标检测预标注来说可以降低人工操作的复杂度,提升标注效率。     

基于轻量型卷积神经网络的菜品图像识别

使用卷积神经网络分析研究识别菜品,能够帮助人们了解食物,根据不同的需求选择适合的菜品;同时也能被使用在自助餐厅结算系统中,提高结算效率.由于卷积神经网络有大量的卷积计算,大量参数致使卷积模型体积庞大,不利于将模型嵌入移动设备中,因此设计了一种轻量型卷积神经网络MobileNetV2-pro分类菜品.通过引入通道混洗、注...     

基于金字塔特征和级联注意力的路面裂缝检测

路面裂缝检测是道路病害自动检测一个关键环节,传统图像检测方法效率不高且易受环境干扰。论文基于卷积神经网络设计了一种在金字塔特征上采用级联注意力（Cascaded Attention）机制的CANet新结构。该网络以ResNext50为骨架网络提取路面图像金字塔特征,进而生成跨层和跨尺度的两级注意力掩膜对裂缝的卷积特征进行增强,并在不同尺度输出的裂缝特征采用双向融合方式生成裂缝预测图。CANet网络新增三个新模块,分别是Layer Attention(LA)模块、Scale-Attention(SA)模块以及Multi View Enhance(MVE)模块。该网络分别在CrackLS315和DeepCrack-DB两个数据集上进行了训练和测试,ODS和OIS指标都取得了当前最好结果。     

融合双重注意力网络的儿童骨龄评估方法

骨龄评估是一种检测儿童内分泌与生长发育异常的常用方法,但深度学习方法中低质量手部X射线图像降低最终评估精度。针对该问题,提出一种增加手部X射线图像感兴趣区域面积的对齐网络,该网络以Swin Transformer结构作为主干网络学习图像手部相似性并取得仿射系数,且在训练过程中无须进行大规模手部标注。在骨龄评估网络中,针对高效通道注意力和空间注意力机制改进,提出双池化高效通道注意力和非对称卷积空间注意力方法,将这两种方法以双重注意力形式与Xception网络相结合提出DA-Xception。在RSNA数据集上进行测试,该骨龄评估方法达到5.37个月的平均绝对误差,相较于其他深度学习方法可更充分提取特征,优化评估结果。     

基于多尺度聚合神经网络的双目视觉立体匹配方法

为了改善机器人、无人驾驶领域采用深度神经网络实现双目视觉立体匹配存在参数量大、GPU资源成本高的问题,提出一种多尺度聚合的立体匹配方法。首先设计一个结合多尺度的特征提取网络,利用空洞卷积在不改变分辨率下获得更为丰富的特征,引入注意力机制,再将不同分辨率下特征交叉融合以完善特征信息;其次,改变代价卷获取方式,在低尺度下聚合得到代价卷,不断结合高尺度相似信息以迭代更新,将多个代价卷进行交叉融合以得到最终代价卷;最后,结合注意力机制的精细化模块修正初始视差图中的异常值与不连续区域,得到最终视差图。实验结果表明,该算法能够在较低参数量,以及低成本GPU资源下运行,且获得较好的匹配精度。     

基于轻量级金字塔网络的种子分选方法研究

针对目前卷积神经网络种子分选方法存在识别精度不高、模型参数量大、推理速度慢且难于部署等问题,提出了基于轻量级金字塔空洞卷积网络的种子分选方法;该网络提出了残差空间金字塔模块,利用不同扩张率的空洞卷积扩大感受野,更有效地提取多尺度特征;再结合深度可分离卷积技术减少模型参数量和计算复杂度;在网络结构中引入轻量级注意力机制模块,利用局部跨通道交互方式关注重要的信息,提高种子关键特征提取能力;实验结果表明,提出网络参数量仅为0.13 M,在玉米和红芸豆数据集上准确率高达96.00%和97.38%,在NVIDIA Quadro板卡上识别单张图片时间仅为4.51 ms,均优于主流轻量级网络MobileNetv2、Shufflenetv2和PPLC-Net等,可以满足工业现场实时识别的要求。     

采用标签组合与融合注意力的多标签文本分类

传统的多标签文本分类算法在挖掘标签的关联信息和提取文本与标签之间的判别信息过程中存在不足,由此提出一种基于标签组合的预训练模型与多粒度融合注意力的多标签文本分类算法。通过标签组合的预训练模型训练得到具有标签关联性的文本编码器,使用门控融合策略融合预训练语言模型和词向量得到词嵌入表示,送入预训练编码器中生成基于标签语义的文本表征。通过自注意力和多层空洞卷积增强的标签注意力分别得到全局信息和细粒度语义信息,自适应融合后输入到多层感知机进行多标签预测。在特定威胁识别数据集和两个通用多标签文本分类数据集上的实验结果表明,提出的方法在能够有效捕捉标签与文本之间的关联信息,并在F1值、汉明损失和召回率上均取得了明显提升。     

基于多尺度特征提取的编码预处理算法

随着视频数据的爆炸式增长,视频的存储、传输压力不断加剧。为了进一步提高视频的压缩效率,设计了基于多尺度特征提取的编码预处理算法。该算法可以直接嵌入任何编码器之前,实现即插即用。该算法利用两阶段法,有效衡量了编码器的特点。同时,通过设计多尺度特征提取模块、通道注意力模块,有效提高了视频的压缩效率。实验结果表明,相较于H.266/VVC参考软件VTM10.0,提出的算法以峰值信噪比（PSNR）平均降低0.19 d B为代价,视频压缩效率平均提高19%。     

基于组注意力卷积和特征重建的轻量分割算法

针对卷积神经网络的庞大参数量和计算量难以应用于移动设备或嵌入式设备的问题,提出冗余特征重建模块(redundant feature reconstruction,RFR)和组注意力卷积模块(group attention convolution,GAC),RFR模块使用较少的参数量提取重要的固有特征,通过线性算子重建冗...     

基于双分支特征提取的太阳辐射预测方法

针对太阳辐射预测过程中气象特征复杂、时序特征难以充分利用而导致光伏功率出力扰动的问题,提出一种基于双分支特征提取的太阳辐射逐日预测方法。气象分支采用多尺度卷积神经网络提取动态变化的多维气象特征;时序分支使用双向门控循环网络初步提取时序特征,将学习到的双向时序特征输入门控循环网络进一步学习其潜在规律;基于注意力机制自适应地赋予各分支合适的权值,优化多尺度卷积的提取操作和气象、时序特征的融合过程。经过实验验证了该预测方法的准确性和有效性。     

基于卷积神经网络的细长路面病害检测方法

针对细长路面病害人工检测耗时长和当前检测方法精度不足的问题,依据病害的弱语义特性和异常几何属性,提出了能够精准定位和分类出病害的二阶段细长路面病害检测方法Epd RCNN.首先,针对细长路面病害的弱语义特性,提出了一种复用低层特征并反复融合不同阶段特征的骨干网络;其次,在训练过程中,使用一种符合病害几何属性分布的锚框机...     

基于中层细微特征提取与多尺度特征融合细粒度图像识别

在细粒度视觉识别领域,由于高度近似的类别之间差异细微,图像细微特征的精确提取对识别的准确率有着至关重要的影响。现有的相关热点研究算法中使用注意力机制提取类别特征已经成为一种趋势,然而这些算法忽略了不明显但可区分的细微部分特征,并且孤立了对象不同判别性区域之间的特征关系。针对这些问题,提出了基于中层细微特征提取与多尺度特征融合的图像细粒度识别算法。首先,利用通道与位置信息融合中层特征的权重方差度量提取图像显著特征,之后通过通道平均池化获得掩码矩阵抑制显著特征,并增强其他判别性区域细微特征的提取;然后,通过通道权重信息与像素互补信息获得通道与像素多尺度融合特征,以增强不同判别性区域特征的多样性与丰富性。实验结果表明,所提算法在数据集CUB-200-2011上达到89.52%的Top-1准确率、98.46%的Top-5准确率;在Stanford Cars数据集上达到94.64%的Top-1准确率、98.62%的Top-5准确率;在飞行器细粒度分类（FGVCAircraft）数据集上达到93.20%的Top-1准确率、97.98%的Top-5准确率。与循环协同注意力特征学习网络PCA-Net(...     

基于ECA-Net与多尺度结合的细粒度图像分类方法

针对细粒度图像分类问题提出了一种有效的算法以实现端到端的细粒度图像分类.ECA-Net中ECA(efficient channel attention)模块是一种性能优势显著的通道注意力机制,将其与经典网络ResNet-50进行融合构成新的基础卷积神经网络ResEca;通过物体级图像定位模块与部件级图像生成模块生成物体级图像和部件级图像,并结合原始图像作为网络的输入,构建以ResEca为基础的三支路网络模型Tb-ResEca-Net(three branch of ResEca network).该算法在公有数据集CUB-200-2011、FGVC-aircraft和Stanford cars datasets上进行测试训练,分别取得了89.9％、95.1％和95.3％的准确率.实验结果表明,该算法相较于其他传统的细粒度分类算法具有较高的分类准确率以及较强的鲁棒性,是一种有效的细粒度图像分类方法.     

基于轻量语义分割网络的遥感土地覆盖分类

高分辨率遥感图像有丰富的空间特征, 针对遥感土地覆盖方法中模型复杂, 边界模糊和多尺度分割等问题, 提出了一种基于边界与多尺度信息的轻量化语义分割网络. 首先, 使用轻量化的MobileNetV3分类器, 采用深度可分离卷积来减少计算量. 其次, 使用自顶向下和自底向上的特征金字塔结构来进行多尺度分割. 接着, 设计了一个边界增强模块, 为分割任务提供丰富的边界细节信息. 然后, 设计了一个特征融合模块, 融合边界与多尺度语义特征. 最后, 使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来处理样本不平衡的问题. 在 WHDLD数据集的平均交并比达到了59.64%, 总体精度达到了87.68%. 在DeepGlobe数据集的平均交并比达到了70.42%, 总体精度达到了88.81%. 实验结果表明, 该模型能快速有效地实现遥感图像土地覆盖分类.     

基于改进级联R-CNN的酒瓶瑕疵检测

为降低厂家因瓶装酒瑕疵带来的不必要损失,提出一种改进的Cascade R-CNN算法模型,对酒瓶瑕疵进行检测.采用基于聚类算法的Anchor生成策略,将多尺度预测的骨干网络用作特征提取,使用感兴趣对齐层取代原先的感兴趣池化层.将改进的模型与其它基于Faster R-CNN和Cascade R-CNN的酒瓶瑕疵检测模型做...