基于注意力门残差网络的遥感影像道路提取

针对遥感影像道路提取出现的无关噪声多,道路不连续问题,本文通过改进U-Net提出了基于注意力门残差网络的道路提取算法。首先,编码器部分引入残差块传递原始特征,在保证网络深度的同时,使梯度能够有效传递;其次,在连接层使用多尺度空洞卷积特征提取模块,来充分挖掘图像中的多尺度特征信息;最后,用注意力门将浅层网络信息和反卷积信息融合实现解码,以抑制浅层噪声特征。使用的数据集包括Massachusetts Roads Dataset数据集和CVPR DeepGlobe 2018道路提取挑战赛数据集。实验结果表明,该算法可以有效提升道路分割的效果。     

融合多尺度特征与注意力的脑白质病变分割

针对目前磁共振脑影像上的脑白质病变分割精度较低、小病灶易漏识的问题,提出一种结合多尺度信息与注意力机制的U-Net改进模型用于脑白质病变分割.首先,引入多尺度卷积模块以拓展网络宽度,提升特征捕获能力.其次,引入混合下采样模块,对粗、细两种粒度的下采样特征进行融合以减少下采样过程中的信息损失;同时,引入跨层融合模块,通过对跳跃连接两端的编、解码信息进行融合,降低对等层间的语义差异.最后,在编码阶段采用分散注意力模式,根据深、浅层的不同特点分别设计空间注意力模块和通道注意力模块,以增强网络对病灶区域的关注度.在MICCAI2017 WMHs分割挑战赛提供的公开数据集上与同任务的其它文献算法进行对比,本文算法在召回率和相似系数的性能评估上均获得了有效提升,分别达到了0.834和0.803,这表明本文算法是一种有效的脑白质病变自动分割算法.     

基于多尺度多路径FCN的视网膜血管分割

视网膜血管的形态结构信息可以为糖尿病、高血压等疾病提供诊断依据。提出了一种基于多尺度多路径的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法。首先,利用空洞卷积代替池化层和上采样操作,在不增加参数的情况下增加感受野,避免了细节信息的丢失;其次,通过使用不同空洞率的空洞卷积实现图像数据的多尺度特征提取,充分学习图像的多尺度特征,避免网络过深,并提升了细小血管的提取能力;同时,利用跳层结构在网络中建立多条信息流通路径,通过多路径信息流充分传递多尺度特征信息,提高网络预测效果。实验结果表明,该算法在DRIVE数据集上的平均准确度、灵敏度和特异性分别为95. 46%、81. 24%、97. 77%,取得了较好的视网膜血管的分割效果。     

结合多尺度特征融合和多输入多输出编-解码器的去模糊算法

针对相机抖动、拍摄物体快速运动以及低快门速度等因素造成的图像非均匀模糊,提出一种结合多尺度特征融合和多输入多输出编-解码器的去模糊算法。首先使用多尺度特征提取模块来提取较小尺度模糊图像的初始特征,该模块使用扩张卷积来以较少的参数量获得更大的感受野。其次,通过特征注意力模块来自适应地学习不同尺度特征中的有效信息,该模块利用小尺度图像的特征来生成注意图,能够有效地减少冗余特征。最后,使用多尺度特征渐进融合模块逐步融合不同尺度的特征,使得不同尺度特征信息能够进行互补。相比以往的使用多个子网堆叠的多尺度方法,文中使用单个网络就能提取多尺度特征,从而降低了训练难度。为了评估网络的去模糊效果和泛化性能,提出的算法在基准数据集GoPro、HIDE和真实数据集RealBlur上均进行了测试。在GoPro和HIDE数据集上的峰值信噪比值分别为31.73 dB和29.39 dB,结构相似度值分别为0.951和0.923,其结果均高于目前先进的去模糊算法,并且在真实数据集RealBlur上也取得了最佳效果。实验结果表明,提出的去模糊算法相比现有算法去模糊更为彻底,能有效地复原图像的边缘轮廓和纹理细节信息,并且能够提升后续高级计算机视觉任务的鲁棒性。     

基于多尺度注意力小波网络的可适应病变规模超声乳腺图像分割

针对超声乳腺图像中对不同规模病变的分割鲁棒性不足的问题,提出了一种多尺度注意力小波网络(MAW-Net).通过设计两个轻量的网络模块,多尺度拼接模块和跳过连接升维模块,达到在不同尺度上集成丰富的特征和全局上下文信息,减少编码器和解码器之间的语义差距以适应不同规模病变分割的目的.并引入双树复小波变换,很好地削弱了噪声影响.在两个公共的乳腺超声数据集UDIAT和BUSI数据集上进行测试,其Dice系数分别达到91.32%和84.23%.并与其他6种先进的图像分割方法进行比较,具备强分割鲁棒性、噪声影响小等优势.     

基于增强多尺度特征解码器的图像语义分割

针对语义分割模型SegFormer在进行图像分割时存在多尺度语义信息利用不充分、细节特征丢失等问题,提出了一种改进的轻量级的语义分割算法,并设计了一个新的解码器来增强多尺度特征表示.采用新提出的瓶颈空间金字塔池化模块（BoSPP）以获得丰富且准确的多尺度信息,所提出模型采用拉普拉斯金字塔来获得编码阶段更精确的高分辨率细节特征,并将其应用于解码阶段来解决细节特征丢失的问题;最后对特征进行逐步融合,以避免上采样率过大导致细节损失,极大地保留丰富的细节特征进而增强最终的语义分割效果. ADE20K数据集的实验结果表明,使用改进后的解码器进行语义分割,在精度和运算量方面都有所改善.以使用MiT-B0编码器的实验为例,其mIoU指标相比原网络提升了1.36%,浮点运算量仅为原网络的51%.实验结果表明,改进后的模型在不增加大量计算成本的情况下提升了模型的分割精度,且浮点运算量更少,改进后的语义分割模型优于原模型,在增强多尺度特征和图像边界细节特征方面有更好的分割效果.     

基于多尺度特征融合和注意力机制的医学图像分割网络

针对传统编解码结构的医学图像分割网络存在特征信息利用率低、泛化能力不足等问题,该文提出了一种结合编解码模式的多尺度语义感知注意力网络(multi-scale semantic perceptual attention network,MSPA-Net) 。首先,该网络在解码路径加入双路径多信息域注意力模块(dual-channel multi-information domain attention module,DMDA) ,提高特征信息的提取能力;其次,网络在级联处加入空洞卷积模块(dense atrous convolution module,DAC) ,扩大卷积感受野;最后,借鉴特征融合思想,设计了可调节多尺度特征融合模块 (adjustable multi-scale feature fusion,AMFF) 和双路自学习循环连接模块(dual self-learning recycle connection module,DCM) ,提升网络的泛化性和鲁棒性。为验证网络的有效性,在CVC-ClinicDB、ETIS-LaribPolypDB、COVID-19 CHEST X-RAY、Kaggle_3m、ISIC2017和Fluorescent Neuronal Cells等数据 集上进行验证,实验结果表明,相似系数分别达到了94.96%、92.40%、99.02%、90.55%、92.32%和75.32%。因此,新的分割网络展现了良好的泛化能力,总体性能优于现有网络,能够较好实现通用医学图像的有效分割。     

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RGB-T图像的双流残差扩张网络人群计数算法

在人群计数中,针对尺度变化、行人分布不均以及夜间较差成像条件,提出了一种基于RGBT(RGB-Thermal)图像的多模态人群计数算法,称为双流残差扩张网络,它由前端特征提取网络、多尺度的残差扩张卷积模块和全局注意力模块所构成。其中,前端网络用来提取RGB特征和热特征,扩张卷积模块进一步提取不同尺度的行人特征信息,全局注意力模块用来建立全局特征之间的依赖关系。此外,还引入了一种新的多尺度差异性损失,以提高网络的计数性能。为评估该方法,在RGBTCC(RGBT Crowd Counting)数据集和DroneRGBT数据集上进行了对比实验。实验结果表明,在RGBTCC数据集上与CMCRL(Cross-modal Collaborative Representation Learning)算法相比该算法的GAME(0)(Grid Average Mean absolute Errors)和RMSE(Root Mean Squared Error)分别降低了0.8和3.49,在DroneRGBT数据集上与MMCCN(Multi-Modal Crowd Counting Network)算法比...     

基于RGB-T图像的双流残差扩张网络人群计数算法

在人群计数中，针对尺度变化、行人分布不均以及夜间较差成像条件，提出了一种基于RGBT(RGB-Thermal)图像的多模态人群计数算法，称为双流残差扩张网络，它由前端特征提取网络、多尺度的残差扩张卷积模块和全局注意力模块所构成。其中，前端网络用来提取RGB特征和热特征，扩张卷积模块进一步提取不同尺度的行人特征信息，全局注意力模块用来建立全局特征之间的依赖关系。此外，还引入了一种新的多尺度差异性损失，以提高网络的计数性能。为评估该方法，在RGBTCC(RGBT Crowd Counting)数据集和DroneRGBT数据集上进行了对比实验。实验结果表明，在RGBTCC数据集上与CMCRL(Cross-modal Collaborative Representation Learning)算法相比该算法的GAME(0)(Grid Average Mean absolute Errors)和RMSE(Root Mean Squared Error)分别降低了0.8和3.49，在DroneRGBT数据集上与MMCCN(Multi-Modal Crowd Counting Network)算法比...     

一种基于多尺度特征融合的目标检测算法

基于深度学习的目标检测器RetinaNet和Libra RetinaNet均是使用特征金字塔网络融合多尺度特征,但上述两个检测器存在特征融合不充分的问题。鉴于此,提出一种多尺度特征融合算法。该算法是在Libra RetinaNet的基础上进一步扩展,通过建立两条自底向上的路径构建两个独立的特征融合模块,并将两个模块产生的结果与原始预测特征融合,以此提高检测器的精度。将多尺度特征融合模块与Libra RetinaNet结合构建目标检测器并在不同的数据集上进行实验。实验结果表明,与Libra RetinaNet检测器相比,加入模块后的检测器在PASCAL VOC数据集和MSCOCO数据集上的平均精度分别提高2.2个百分点和1.3个百分点。     

基于多尺度融合注意力改进UNet的遥感图像水体分割

针对遥感图像水体分割任务，提出了一种多尺度融合注意力模块改进的UNet网络——A-MSFAM-UNet，该方法在GF-2遥感图像水体分割任务中实现了端到端高分辨率遥感图像水体分割。首先，针对以往注意力模块全局池化操作带来的局部信息不敏感问题，设计了一种多尺度融合注意力模块（MSFAM），该模块使用点卷积融合通道全局信息、深度可分离卷积弥补全局池化造成的信息丢失。MSFAM用于UNet跳跃连接后的特征融合部分重新分配特征点权重以提高特征融合效率，增强网络获取不同尺度信息的能力。其次，空洞卷积用于VGG16主干网络扩展感受野，在不损失分辨率的情况下聚合全局信息。结果表明，A-MSFAM-UNet优于其他通道注意力（SENet、ECANet）改进的UNet，在GF-2水体分割数据集上平均交并比（MIoU）、平均像素精度（MPA）和准确率（Acc）分别达到了96.02%、97.98%和99.26%。     

KoiU-Net：基于多特征增强融合的纺锤形鱼类图像分割方法

针对纺锤形鱼类图像分割任务中存在的边缘不清、特征模糊等问题,提出一种基于多特征增强融合的纺锤形鱼类图像分割网络KoiU-Net。该网络在经典的U-Net模型基础上,设计了多尺度特征交叉感知模块和多尺度特征融合模块来增强对纺锤形鱼类特征的处理能力,以应对纺锤形鱼类图像分割中存在的边缘模糊、特征复杂的问题。同时,设计了多尺度上采样模块以提取更精细的特征信息。在纺锤形鱼类图像数据集上的实验表明,相较于原始U-Net等其他分割网络,KoiU-Net取得了平均98.63%的分割精度的显著提升。各设计模块的有效性也通过消融实验得以验证,尤其是多尺度特征交叉感知模块对提升分割性能具有关键作用。该研究为进一步实现纺锤形鱼类生长状态监测提供了有效的技术支撑,为该领域的进一步发展奠定了基础。     

基于残差神经网络的道路提取算法研究

针对遥感图像道路提取信息丢失问题,提出了一种基于残差神经网络的道路提取算法。首先构建编码器 解码器网络,结合预编码器以及空洞卷积模块进行训练,提取更多的语义信息;其次并联设计的空洞卷积模块加在编码器 解码器结构的中间部分,它可以对不同感受野的特征图进行特征提取;最后编码器 解码器之间采用跳连的方式进行多尺度的特征融合,学习更多低维和高维的特征。实验结果表明,在Massachusetts道路数据集上,该方法相比其他算法在Preci sion、Recall和F1 score性能指标上分别有11%、0.3%和7.4%的提升;同时在Accuracy指标上也达到了97.9%,相比于其他算法,该算法有一定的应用价值。     

一种改进的I-Unet网络的皮肤病图像分割算法

黑色素瘤是常见的皮肤癌,皮肤病图像分割在皮肤癌诊断过程中起到至关重要的作用。为了利用I-Unet深度神经网络强大的编码解码功能来自动分割出皮肤病病灶区域,文中提出一种改进的I-Unet网络的皮肤病图像分割算法。该方法采用空洞卷积扩大卷积感受野,利用类Inception和循环神经网络(RCNN)分别提取图像不同尺度的特征,并进行多尺度特征融合,运用全连接条件随机场(CRF)进行图像后处理。结果表明,所提算法在皮肤病图像分割中取得了良好的效果,算法的Jaccard系数达到了0.780,Dice系数稳定在0.871;与同类最佳研究结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.5%,2.2%,表明该方法有效提升了网络图像分割的性能。     

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。     

多尺度密集注意力网络用于视网膜血管分割

针对视网膜血管分割中有标签图像数据有限、血管结构复杂尺度不一且易受病变区域干扰等问题，提出一种多尺度密集注意力网络用于视网膜血管分割。首先，以U-Net架构为基础，引入并行空间和通道挤压激励注意力密集块（scSE-DB）代替传统卷积层，加强特征传播能力，实现了对特征信息的双重校准，使模型能更好地识别血管像素；其次，在网络底端嵌入级联空洞卷积模块，以捕获多尺度血管特征信息，提升网络获取深层语义特征的能力；最后，在公共数据集DRIVE、CHASE＿DB1和STARE上进行实验，所提网络的准确率分别为96.50%、96.62%和96.75%，灵敏度分别为84.17%、83.34%和80.39%，特异性分别为98.22%、97.95%和98.67%。所提网络的整体分割性能优于现有多数先进算法。     

联合特征增强和锚点自动生成的遥感图像高精度目标检测

目标检测是遥感图像处理领域中一项重要而具有挑战性的任务,针对遥感图像中目标尺度差异较大以及方向分布随机等导致的遥感图像多尺度目标检测精度较低问题,本文提出一种基于特征增强和锚点框自动生成模块的目标检测方法。该方法在ResNet50网络中加入可操控的空洞卷积模块,并以此为基础设计了增强特征金字塔网络,提高网络对于目标多尺度特征表达能力。在区域建议网络中利用锚点框自动生成模块自主学习锚点框的位置和形状,以此获得更为稀疏和高质量的候选区域。本文在NWPU VHR-10数据集和飞机目标数据集上与多种基于卷积神经网络的目标检测算法进行对比实验,结果表明,本文所提方法在两个数据集上的mAP均为最优,分别为99.2%和87.7%,该方法具有较强的尺度自适应能力,有效的提高了遥感图像多尺度目标检测的精度。      

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。     

多尺度特征对齐聚合的语义分割方法

卷积神经网络在对图像进行语义分割时，高层特征经过降采样和padding操作和低层特征之间容易产生错位。为了解决高低层特征之间的错位问题，更好地聚合多尺度特征信息，提出了一种带有多尺度特征对齐聚合（MFAA）模块的语义分割方法。MFAA模块采用一种可学习插值策略来学习像素的变换偏移，可以有效缓解不同尺度特征聚合的特征不对齐问题，同时模块内的注意力机制提高了解码器恢复重要细节特征的能力。该方法利用高层特征的语义信息和低层特征的空间信息，通过多个MFAA模块将高低层特征对齐之后聚合到一起，从而实现图像更加精细的语义分割效果。将所提网络结构在语义分割数据集PASCAL VOC 2012上进行了验证，使用ResNet-50作为骨干网络时在验证集上的平均交并比值达到了78.4%。实验结果表明，该方法与几种主流分割方法相比在评价指标方面存在优越性，可以有效提高图像分割的效果。