基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数算法

密集人群计数是计算机视觉领域的一个经典问题,仍然受制于尺度不均匀、噪声和遮挡等因素的影响。该文提出一种基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数方法。深度网络包括主干网络、特征提取网络和特征融合网络。其中,特征提取网络包括特征支路和注意力支路,采用由并行卷积核函数组成的新型多尺度模块,能够更好地获取不同尺度下的人群特征,以适应密集人群分布的尺度不均匀特性;特征融合网络利用注意力融合模块对特征提取网络的输出特征进行增强,实现了注意力特征与图像特征的有效融合,提高了计数精度。在ShanghaiTech, UCF_CC_50, Mall和UCSD等公开数据集的实验表明,提出的方法在MAE和MSE两项指标上均优于现有方法。     

MSIANet：多尺度交互注意力人群计数网络

尺度变化、遮挡和复杂背景等因素使得拥挤场景下的人群数量估计成为一项具有挑战性的任务。为了应对人群图像中的尺度变化和现有多列网络中规模限制及特征相似性问题,该文提出一种多尺度交互注意力人群计数网络(Multi-Scale Interactive Attention crowd counting Network, MSIANet)。首先,设计了一个多尺度注意力模块,该模块使用4个具有不同感受野的分支提取不同尺度的特征,并将各分支提取的尺度特征进行交互,同时,使用注意力机制来限制多列网络的特征相似性问题。其次,在多尺度注意力模块的基础上设计了一个语义信息融合模块,该模块将主干网络的不同层次的语义信息进行交互,并将多尺度注意力模块分层堆叠,以充分利用多层语义信息。最后,基于多尺度注意力模块和语义信息融合模块构建了多尺度交互注意力人群计数网络,该网络充分利用多层次语义信息和多尺度信息生成高质量人群密度图。实验结果表明,与现有代表性的人群计数方法相比,该文提出的MSIANet可有效提升人群计数任务的准确性和鲁棒性。     

基于单列特征融合卷积神经网络的人群计数技术

为了提高人群计数精度,设计一种基于单列特征融合卷积神经网络的人群计数技术。该网络包含前端网络、中端网络以及后端网络三个部分。前端网络采用VGG16网络的前十层并使用特征金字塔池化来融合基础特征;中端网络采用小尺寸卷积层堆叠以及特征融合的方法来提取多尺度特征;后端网络采用不同空洞率的空洞卷积层来提高感受野,从而得到人群密度图。实验在ShanghaiTech数据集上进行,结果表明,该网络在人群计数上具有良好的准确性与鲁棒性。     

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...     

基于多尺度及双注意力机制的小尺寸人群计数

本文针对背景干扰、特征信息不足以及尺度剧烈变化等问题,提出了一种基于多尺度及双注意力机制(Multi-Scale and Dual Attention,MSDA)的小尺寸人群计数网络.MSDA网络主要由空间一通道双注意力(Spatial Channel-dual Attention,SCA)模块和多尺度特征融合(Mul...     

基于多模型深度卷积网络融合的人群计数算法

为了避免景深和遮挡的干扰, 提高人群计数的准确性, 采用了LeNet-5, AlexNet和VGG-16 3种模型, 提取图像中不同景深目标的特性, 调整上述模型的卷积核尺寸和网络结构, 并进行了模型融合。构造出一种基于多模型融合的深度卷积神经网络结构, 网络最后两层采用卷积核大小为1×1的卷积层取代传统的全连接层, 对提取的特征图进行信息整合并输出密度图, 极大地降低了网络参量且取得了一定提升的数据, 兼顾了算法效率和精度, 进行了理论分析和实验验证。结果表明, 在公开人群计数数据集shanghaitech两个子集和UCF_CC_50子集上, 本文中计数方法的平均绝对误差和均方误差分别是97.99和158.02, 23.36和41.86, 354.27和491.68, 取得比现有传统人群计数方法更好的性能; 通过迁移实验证明所提出的人群计数模型具有良好的泛化能力。该研究对人群计数精度的提高是有帮助的。     

融合通道注意力与残差密集的U-Net视网膜血管分割

视网膜血管的精准分割是辅助眼科医生诊断和大规模眼科疾病自动筛查的重要前提,已成为临床的迫切需求。针对现有视网膜细小血管分割不足以及精确度有待提高等问题,提出了一种融合通道注意力机制与残差密集连接模块的改进型U-Net算法,先利用通道注意机制来增强网络的识别能力,再利用残差密集模块代替传统的卷积模块来提升网络分割细小血管的性能。在DRIVE和CHASE数据集上的实验结果表明,与其他算法相比,该算法的ACC、SE、SP和AUC值均比较高,分割效果较好。     

基于多残差学习与注意力融合的中值滤波检测

针对小尺寸JPEG压缩图像携带有效信息较少、中值滤波痕迹不明显的问题,提出一种基于多残差学习与注意力融合的图像中值滤波检测算法。该算法将多个高通滤波器与注意力模块相结合,获取带权值的多残差特征图作为特征提取层的输入,特征提取层采用分组卷积形式,对输入的多残差特征图进行多尺度特征提取,融合不同尺度的特征信息,同时采用密集连接方式,每一层卷积的输入来自前面所有卷积层的输出和。实验结果表明,针对小尺寸JPEG压缩图像的中值滤波检测,本文算法比现有算法具有更高的检测精度,且能更有效地检测与定位局部篡改区域。     

基于CNN 的多目标航迹融合算法

针对传统的航迹融合算法精度较低、计算过程需要先验状态估计的缺点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的航迹融合算法。各局部航迹在融合中心已经过时空校准和航迹关联。由于目标运动轨迹具有时间相关性的特点,采用连续多周期的局部航迹估计,结合深度学习积累经验的能力,解析出当前时刻的更精确的系统航迹估计,实现航迹融合。实验表明,该种融合算法能够处理具有共同过程噪声复杂环境干扰下的综合误差,并且在不同传感器和环境情况下,以相同的CNN模型结构训练,融合后的系统航迹误差均方差都低于各局部航迹误差均方差,证明了该算法能够提高航迹精度,具有可行性。     

基于多流扩张残差稠密网络的图像去雨算法

针对传统图像去雨算法未考虑多尺度雨条纹及图像去雨后细节信息丢失的问题,提出一种基于多流扩张残差稠密网络的图像去雨算法,利用导向滤波器将图像分解为基础层和细节层.通过直接学习含雨图像细节层和无雨图像细节层的残差来训练网络,缩小映射范围.采用3条带有不同扩张因子的扩张卷积对细节层进行多尺度特征提取,获得更多上下文信息,提取...     

基于深度学习与特征融合的人脸识别算法

卷积神经网络在人脸识别研究上有较好的效果,但是其提取的人脸特征忽略了人脸的局部结构特征。针对此问题,文中提出一种基于深度学习与特征融合的人脸识别方法。该算法将局部二值模式信息与原图信息相结合作为SDFVGG网络的输入,使得提取的人脸特征更加丰富且更具表征能力。其中,SDFVGG网络是将VGG网络进行深浅特征相融合后的网络。在CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验表明,将网络深浅特征相融合与在卷积神经网络中加入LBP图像信息与原图信息相融合的特征信息对于提高人脸识别准确率非常有效,可得到优于传统算法和一般卷积神经网络的最高98.58%人脸识别率。     

基于多尺度注意力CNN的SAR遥感目标识别

目标识别是合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像解译的重要步骤。鉴于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在自然图像分类领域表现优越,基于CNN的SAR图像目标识别方法成为了当前的研究热点。SAR图像目标的散射特征往往存在于多个尺度当中,且存在固有的噪声斑,含有冗余信息,因此,SAR图像目标智能识别成为了一项挑战。针对以上问题,本文提出一种多尺度注意力卷积神经网络,结合多尺度特征提取和注意力机制,设计了基于注意力的多尺度残差特征提取模块,实现了高精度的SAR遥感图像目标识别。该方法在MSTAR数据集10类目标识别任务中的总体准确率达到了99.84%,明显优于其他算法。在测试集加入4种型号变体后,10类目标识别任务中的总体准确率达到了99.28%,验证了该方法在复杂情况下的有效性。     

基于多特征门控反馈残差网络的超分辨率图像重建算法

针对超分辨率重建领域中低分辨率图像特征利用不充分的问题,文中基于反馈机制与注意力机制,提出了一种多特征门控反馈残差网络。该网络模型结构简单,以循环的方式实现了网络参数复用,可以有效地节省计算资源。此外,对网络迭代中的输出特征进行保留也可实现多特征融合。采用进一步的特征精炼模块将重建后的高分辨率图像特征进行特征提取,得到了更好的重建效果。在5种测试数据集上的实验结果表明,当缩放因子为4时,该网络的峰值信噪比分别为32.50 dB、28.83 dB、27.75 dB、26.65 dB和31.12 dB。与对比网络相比,文中所提算法的测试结果显著提升。     

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。     

基于注意力机制特征融合与增强的自然场景文本检测

为了解决自然场景文本检测中由于文本实例分布随机、形态与尺度多样造成的检测难题,设计了一种基于注意力机制特征融合与增强的自然场景文本检测算法。利用注意力机制对有效特征提取的优势,在模型的解码融合阶段设计并引入了一种基于注意力的特征融合模块(Attention-based Feature Fusion Module, AFFM),利用空间和通道注意力分别为高层特征和低层特征引入更丰富的细节和全局信息,进一步提高了检测的准确率;设计了联合注意力特征增强模块(Joint Attention Feature Enhancement Module, JAM),利用卷积对级联后的特征在不同通道之间、空间位置间的联系建模,并生成联合特征权重mask对级联特征做加权,从而提高信息的表征能力,有效减少误检与漏检。在Total-Text和ICDAR2015两个数据集上对模型做评估,测试结果表明,该方法的F1综合指标分别达到了85.1%和87.6%,均优于当前主流算法。     

基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法

传统目标检测大多基于摄像头采集图像进行,虽然近些年出现了许多优秀的检测网络,但在复杂场景下,仍存在大量漏检、误检等问题。针对这些问题,提出了一种基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法。首先将毫米波雷达数据进行扇形点云柱编码（Fan-shaped Cloud Pillar Code,FCPC）,将其转换为前景伪图像;然后,再将其通过坐标关系映射到像素平面,使用卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）对两者特征数据进行融合;采用Yolov4-tiny对融合特征进行检测,并引入Focal Loss对原损失函数进行改进以解决正负样本不均的问题。在Nuscenes数据集上进行模型验证与对比,结果表明,该算法在复杂场景下相比其他单传感器检测算法如Yolov3、Efficientent以及Faster-RCNN等,无论平均检测精度(mean Average Precision,mAP) 还是每秒检测帧数(Frames Per Second,FPS)都有明显的提升。     

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...