基于深度学习的图像去雾算法研究进展

图像是信息的重要承载形式。雾霾的出现降低了图像采集设备采集到的图像质量,容易出现色彩暗淡、对比度和饱和度降低、细节信息丢失等问题,直接影响了有用信息的表达和利用。目前对图像去雾的研究多采用深度学习的方法,卷积神经网络代替了人工特征提取方式,取得了优于传统算法的去雾效果,但普遍存在着对真实世界雾霾图像和清晰图像对的依赖。无监督学习的方法带来了新的解决思路。从监督学习和无监督学习的角度对有代表性的深度学习图像去雾算法进行分类,归纳了常用的数据集、评价指标,概括分析了有影响力的去雾模型的核心思想,总结了各算法的优缺点和适用场景。针对目前工作存在的不足,探索了下一步研究的方向。     

基于半监督学习的自动驾驶场景下的目标检测

由于自动驾驶场景下拍摄的图像目标尺度变化剧烈和环境复杂多变,检测具有不小的难度;获取大量模型训练需要的标注数据图像存在困难,而获取大量未标注数据图像较容易.为了解决上述两个问题,提出一种基于半监督学习的自动驾驶场景下的目标检测模型TransDet.首先,在特征提取部分提出一个具有全局注意力的MSADark模块,以提取图像更多的全局信息以及捕获远程依赖关系;其次在特征融合部分提出一个位置注意力加权特征融合网络LAFFN,用于不同特征融合层捕获局部的位置和通道信息,增强多层次特征加权融合和网络特征表示能力,缓解目标尺度剧烈变化的影响;最后提出一种简单高效的半监督学习算法框架EODS,高效利用未标注数据的同时进一步提升了模型性能.实验结果表明：改进模型在保证实时性的情况下,mAP@50精度从55.1%提升到了61.6%,相比最新的YOLOv5模型精度增加了6.5%,在保证实时的检测速度的同时提升模型检测性能.特别是在仅使用少量未标注数据的情况下使用半监督学习算法EODS将mAP.50性能提升至65.4%,提升达到10.3%,表明了该模型在自动驾驶场景下的目标检测的有效性.     

基于主动学习的图像分类技术：现状与未来

图像分类作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一，应用领域非常广泛.基于深度学习的图像分类技术取得的成功，依赖大量的已标注数据，然而数据的标注成本往往是昂贵的.主动学习作为一种机器学习方法，旨在以尽可能少的高质量标注数据达到期望的模型性能，缓解监督学习任务中存在的标注成本高、标注信息难以大量获取的问题.主动学习图像分类算法根据样本选择策略，从未标记样本数据集合中选择出信息量丰富，对分类模型训练贡献更高的样本进行标注，以更新已标注训练数据池，如此循环直至满足给定的停止条件或模型标注预算耗尽.本文对近年来提出的主动学习图像分类算法进行了详细综述，并根据所用样本数据处理及模型优化方案，将现有算法分为三类：基于数据增强的算法，包括利用图像增广来扩充训练数据，或者根据图像特征插值后的差异性来选择高质量的训练数据；基于数据分布信息的算法，根据数据分布的特点来优化样本选择策略；优化模型预测的算法，包括优化获取和利用深度模型预测信息的方法、基于生成对抗网络和强化学习来优化预测模型的结构，以及基于Transformer结构提升模型预测性能，以确保模型预测结果的可靠性.此外，本文还对各类主动学习图像分类算法...     

基于图像语义分割的半监督裂纹检测方法

基于深度学习的裂纹检测方法严重依赖大量的像素级标注信息,为此提出一种基于半监督学习的裂纹检测方法.该方法将多尺度模块引入到裂纹检测的网络模型中,仅利用小部分的像素级标注数据进行全监督训练.对于无标签数据,融合多种显著性区域检测方法生成伪标签,可以减少对像素级标注信息的依赖.在裂纹数据集上对改进网络进行实验验证,并与常用...     

半监督学习在恶意软件流量检测中的应用

恶意软件检测是保障网络安全、防止网络异常的关键技术之一。为了解决基于深度学习的恶意软件流量检测方法需要大量人工标注的有标签网络流量样本的问题,同时保持算法的检测精度,提出了一种基于半监督学习与网络流量的恶意软件检测方法,其利用少量有标签网络流量样本与大量无标签网络流量样本训练恶意软件检测模型。实验结果表明,所提出的方法在小样本流量环境中比一般的基于深度学习的恶意软件流量检测方法有更好的性能,可用于现实中有标签数据较少的恶意软件流量检测场景。     

基于风格迁移的数据增强方法

针对深度学习模型在实际应用场景中预测性能下降的问题,提出了一种基于风格迁移的数据增强方法。首先,使用少量原始数据和少量实际应用场景下的未标注数据学习风格迁移模型。然后,对大量已标注的原始数据进行风格迁移,得到与实际数据风格相近的大量有标签数据。最后,基于此数据训练面向实际应用场景的深度学习模型。实验结果表明,所提出的方法能有效地提升模型在实际应用场景数据上的预测性能,且效果优于传统数据增强方法。     

基于Tri-Training算法的中文电子病历实体识别研究

半监督学习是一种结合监督学习与无监督学习的学习方法,通过利用未标记数据,提高标记数据所建立模型的效果,目的是减少传统的机器学习任务中对大量标注数据的需求、降低人工成本.在中文电子病历实体识别领域,由于缺少足够的标注数据,且医学文本专业性较强、人工标注成本高,可以利用半监督学习方法,提升少量标注数据的训练效果.本文介绍了中文电子病历实体识别的研究背景和半监督学习的相关研究,并应用改进后的Tri-Training算法,提升中文电子病历实体识别模型的效果.     

FRFCM聚类与深度优化的RGBD场景流计算

针对现有RGBD场景流计算模型在复杂场景、非刚性运动和运动遮挡等情况下易产生场景过度平滑和运动边缘模糊的问题,提出一种基于FRFCM（Fast and Robust Fuzzy C-Means）聚类与深度优化的RGBD场景流计算方法.首先以图像序列连续帧间光流信息为基准,利用FRFCM聚类算法对输入图像进行初始分割,然后根据深度图像的运动边缘信息优化初始分割结果,提取高置信度的运动分层信息.最后设计基于图像分割的RGBD场景流能量函数,采用金字塔变形策略计算精确的场景流结果.分别采用Middlebury和MPI-Sintel数据库所提供的测试图像集对本文方法和现有的RGBD场景流算法进行综合对比分析,实验结果表明本文方法相对于其他方法具有更好的场景流估计精度和鲁棒性,有效改善了场景过度平滑和运动边缘模糊问题.     

动态场景下深度自监督多曝光图像融合方法

近年来,面向动态场景的多曝光图像融合技术取得重大进展.其中,基于深度学习的方法在视觉效果和运算效率上都远超传统算法,成为高动态范围成像技术的主流.然而,现有基于深度学习的融合方法都以有监督学习的方式实现,过度依赖真值图像,难以被广泛应用于实际场景中.本文提出了一个基于深度自监督学习的动态多曝光图像融合网络,主要贡献包括：设计自监督的动态多曝光融合网络框架,探索高动态范围图像与低动态范围图像序列的内在关联;提出基于注意力机制的全局去伪影模块,使用全局文本模块减少动态融合产生的运动伪影,增强图像细节;提出融合重建模块,通过残差和稠密连接实现多层次特征之间的信息流动;设计运动掩膜引导的自监督损失函数,用于网络的高效训练.实验表明,与现有方法相比,本文提出的方法在高动态范围图像重建的主观和客观质量上均表现较好,运算效率显著提升.     

专注学习时空关系的相关滤波跟踪算法

传统相关滤波跟踪算法试图引入预定义的正则项,如抑制背景学习或限制相关滤波器的学习率来提高算法的鲁棒性,但在复杂场景下还是容易发生目标跟踪丢失,因为传统相关滤波跟踪算法没有关注相邻两帧之间的信息变化。针对以上问题,本文提出专注学习时空关系的相关滤波跟踪算法,引入相邻两帧的响应图变化作为空间正则项权值的参考权重,而当前帧的响应图的振荡程度确定时间正则项权值,最后本文通过交替方向乘子法(ADMM)迭代优化本文的损失函数。通过在OTB-50、OTB-100和OTB-2013三个基准数据集上进行了实验,验证了本文算法在复杂场景下更具有鲁棒性。