多通道区域建议的多尺度X光安检图像检测

针对安检X光图像检测中的违禁品尺度差异问题,对Faster RCNN网络进行改进,提出一种基于多通道区域建议网络（muiti-channel region proposal network,MCRPN）。考虑到不同层卷积特征在视觉语义上的互补性,进行多层特征提取,融合VGG16高层较丰富的语义特征和低层较浅的边缘特征;修改多通道RPN中的锚框参数,将生成的多尺度候选目标区域分别映射到对应的特征图上,构建多尺度违禁品检测网络;在多通道上引入膨胀卷积,设计一种多分支膨胀卷积模块（dilated convolutions module,DCM）,增大感受野,增强不同尺度的特征。将改进的算法在自制数据集SIXray_OD上进行实验,检测的平均精度达到84.69%,测性能较原网络提高了6.28%。实验结果表明,改进算法的识别精度有一定提高。     

融合多尺度残差和注意力机制的特发性肺纤维化进展预测

目的 特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis, IPF)是一种致死率极高的肺间质疾病,呈渐进式发展且诊断手段有限,给病情的预后带来极大的困难。目前已有的肺功能衰退严重程度预测方法仍存在准确率较低的问题。方法 提出了一种融合多尺度残差和注意力机制的特发性肺纤维化进展预测模型,包括计算机断层扫描(computed tomography, CT)特征提取网络和多模态特征预测网络,以此预测IPF患者不同周数的用力肺活量(forced vital capacity, FVC)。CT特征提取网络以InceptionV1为骨干网络,添加残差模块和改进的CBAM通道注意力模块(improved channel attention of convolutional block attention module, CBAM-ICA)来扩大网络的感受野,关注肺部区域的有效特征,添加与卷积层并行的空洞卷积模块,补充丢失的细节信息,并对改进的多尺度CT特征融合模块进行两次串联堆叠,提升网络获取CT特征的能力,最终获得更加有效的多尺度CT特征信息。多模态预测网络利用CT特征和临...     

基于多尺度感受野融合的小目标检测算法

针对通用目标检测算法在检测小目标时检测精度低的问题,提出一种基于多尺度感受野融合的小目标检测算法S-RetinaNet。该算法采用残差神经网络（residual neural network,ResNet）提取出图像的特征,利用递归特征金字塔网络（recursive feature pyramid network,RFPN）对特征进行融合,通过多尺度感受野融合模块（multiscale receptive field fusion,MRFF）分别处理RFPN的三个输出,提升对小目标的检测能力。实验表明,相比改进前的RetinaNet算法,S-RetinaNet算法在PASCAL VOC数据集上的均值平均精度（mean average precision,mAP）和MS COCO数据集上的平均精度（average precision,AP）分别提高了2.3和1.6个百分点,其中小目标检测精度（average precision small,APS）更为显著,提升了2.7个百分点。     

改进Faster R-CNN模型的CT图磨玻璃密度影目标检测

目的 针对Faster R-CNN （faster region convolutional neural network）模型在肺部计算机断层扫描（computed tomography，CT）图磨玻璃密度影目标检测中小尺寸目标无法有效检测与模型检测速度慢等问题，对Faster R-CNN模型特征提取网络与区域候选网络（region proposal network，RPN）提出了改进方法。方法 使用特征金字塔网络替换Faster R-CNN的特征提取网络，生成特征金字塔；使用基于位置映射的RPN产生锚框，并计算每个锚框的中心到真实物体中心的远近程度（用参数“中心度”表示），对RPN判定为前景的锚框进一步修正位置作为候选区域（region proposal），并将RPN预测的前景/背景分类置信度与中心度结合作为候选区域的排序依据，候选区域经过非极大抑制筛选出感兴趣区域（region of interest，RoI）。将RoI对应的特征区域送入分类回归网络得到检测结果。结果 实验结果表明，在新冠肺炎患者肺部CT图数据集上，本文改进的模型相比于Faster R-CNN模型，召回率（recall）增加了7%，平均精度均值（mean average precision，mAP）增加了3.9%，传输率（frames per second，FPS）由5帧/s提升至9帧/s。特征金字塔网络的引入明显提升了模型的召回率与mAP指标，基于位置映射的RPN显著提升了模型的检测速度。与其他最新改进的目标检测模型相比，本文改进的模型保持了双阶段目标检测模型的高精度，并拉近了与单阶段目标检测模型在检测速度指标上的距离。结论 本文改进的模型能够有效检测到患者肺部CT图的磨玻璃密度影目标区域，对小尺寸目标同样适用，可以快速有效地为医生提供辅助诊断。     

基于改进多尺度残差网络的行人检测方法

针对行人检测的尺度变化问题，提出一种基于改进多尺度残差网络无锚检测算法(IMSNet)。将Res2Net残差模块中多尺度特征提取融入ResNeXt,将改进后的网络作为主干网络(Res2NeXt^*),使主干网络包含不同数量、不同组合的感受野；利用多个较小卷积核等效替代单个较大卷积核，增加网络深度并减少网络参数量；对细化的多尺度卷积特征级联融合做卷积运算，将行人检测简化为中心点和尺度预测任务。实验结果表明，IMSNet对CityPersons和Caltech数据集Reasonable设置分别实现了10.6%和2.6%的平均漏检率，检测每张图像仅需0.28 s。     

基于多域对抗学习的无人机目标跟踪算法

针对无人机视频跟踪中正样本不足和单帧强判别特征易导致分类器过拟合的问题,提出一种基于多域对抗学习的实时无人机目标跟踪算法.将生成对抗网络引入到多域学习的特征生成中,利用对抗学习提高特征提取的鲁棒性;在卷积层中加入具有不同扩展系数的空洞卷积进行多尺度特征抽取,构建具有不同感受野的特征提取模块;在交叉熵损失函数中添加调制因子解决正负样本数量不平衡的问题.实验结果表明,该算法的跟踪精度、成功率均得到了提高.     

多层次感知残差卷积网络的单幅图像超分重建

目的 单幅图像超分辨率重建的深度学习算法中,大多数网络都采用了单一尺度的卷积核来提取特征（如3×3的卷积核）,往往忽略了不同卷积核尺寸带来的不同大小感受域的问题,而不同大小的感受域会使网络注意到不同程度的特征,因此只采用单一尺度的卷积核会使网络忽略了不同特征图之间的宏观联系。针对上述问题,本文提出了多层次感知残差卷积网络（multi-level perception residual convolutional network,MLP-Net,用于单幅图像超分辨率重建）。方法 通过特征提取模块提取图像低频特征作为输入。输入部分由密集连接的多个多层次感知模块组成,其中多层次感知模块分为浅层多层次特征提取和深层多层次特征提取,以确保网络既能注意到图像的低级特征,又能注意到高级特征,同时也能保证特征之间的宏观联系。结果 实验结果采用客观评价的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）和结构相似性（structural similarity,SSIM）两个指标,将本文算法其他超分辨率算法进行了对比。最终结果表明本文算法在4个基准测试集上（Set5、Set14、Urban100和BSD100（Berkeley Segmentation Dataset））放大2倍的平均峰值信噪比分别为37.851 1 dB,33.933 8 dB,32.219 1 dB,32.148 9 dB,均高于其他几种算法的结果。结论 本文提出的卷积网络采用多尺度卷积充分提取分层特征中的不同层次特征,同时利用低分辨率图像本身的结构信息完成重建,并取得不错的重建效果。     

基于卷积特征建模的目标检测方法

现有依赖CNN的目标检测算法常采用特征融合的建模方式来丰富特征表达,虽然该方法一定程度上能有效改善多尺度目标检测,但是在针对复杂场景进行检测时却没有显著的提升。这主要受限于三个问题的影响:长路径特征融合造成的特征间相关性损失;仅设计了单方向的融合连接,忽略了反方向的语义信息弥补;忽略了有效感受野(effective receptive field,ERF)在多尺度检测中的重要性。针对这三点分别设计了二次融合结构(double fusion structure,DFS)、多分支融合模块(multi branch fusion module,MBFM)和感受野增强模块(receptive field enhance module,RFEM)。该方法利用DFS缩短特征层级间的相对路径,然后通过MBFM来同时弥补上层和下层的语义信息缺失,并使用RFEM建模特征通道,增大ERF区域。最终模型在PASCAL VOC 2007测试数据集上达到了85.4%的平均精度均值(mean average precision,mAP),与依赖传统建模方式的检测算法相比,提出的方法提高了2.6%。     

基于区域自适应多尺度卷积的单声道语音增强算法

卷积神经网络的感受野大小与卷积核的尺寸相关,传统的卷积采用了固定大小的卷积核,限制了网络模型的特征感知能力;此外,卷积神经网络使用参数共享机制,对空间区域中所有的样本点采用了相同的特征提取方式,然而带噪频谱图噪声信号与干净语音信号的分布存在差异,特别是在复杂噪声环境下,使得传统卷积方式难以实现高质量的语音信号特征提取和过滤.为了解决上述问题,提出了多尺度区域自适应卷积模块,利用多尺度信息提升模型的特征感知能力;根据对应采样点的特征值自适应地分配区域卷积权重,实现区域自适应卷积,提升模型过滤噪声的能力.在TIMIT公开数据集上的实验表明,提出的算法在语音质量和可懂度的评价指标上取得了更优的实验结果.     

平衡多尺度注意力网络的视网膜血管分割算法

针对现有算法对微血管分割精度低、难以区分病灶区域等问题，提出一种平衡多尺度注意力网络用于分割视网膜血管。在编码阶段引入多尺度特征提取模块，提升感受野减少血管细节特征损失；在编码和解码器间增加细节增强模块，突出目标区域提高信息敏感度；设计平衡尺度注意力模块调节细节和语义特征进行最终预测，减少伪影现象。实验结果表明，在DRIVE数据集上分割准确率为96.42%、灵敏度为83.17%、特异性为98.27%,优于现有其它算法。     

融合多尺度上下文信息的实例分割

目的 实例分割通过像素级实例掩膜对图像中不同目标进行分类和定位。然而不同目标在图像中往往存在尺度差异,目标多尺度变化容易错检和漏检,导致实例分割精度提高受限。现有方法主要通过特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)提取多尺度信息,但是FPN采用插值和元素相加进行邻层特征融合的方式未能充分挖掘不同尺度特征的语义信息。因此,本文在Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network)的基础上,提出注意力引导的特征金字塔网络,并充分融合多尺度上下文信息进行实例分割。方法 首先,设计邻层特征自适应融合模块优化FPN邻层特征融合,通过内容感知重组对特征上采样,并在融合相邻特征前引入通道注意力机制对通道加权增强语义一致性,缓解邻层不同尺度目标间的语义混叠;其次,利用多尺度通道注意力设计注意力特征融合模块和全局上下文模块,对感兴趣区域(region of interest,RoI)特征和多尺度上下文信息进行融合,增强分类回归和掩膜预测分支的多尺度特征表示,进而提高对不同尺度目标的掩膜预测质量。结果 在MS ...     

基于改进YOLOV5的火焰检测算法

针对现有的火焰检测算法检测平均精度低、小目标火焰漏检率高的问题,提出一种改进YOLOV5的火焰检测算法。该算法使用Transformer Encode模块代替YOLOV5主干网络末端的CSP bottleneck模块,以增强网络捕获不同局部信息的能力,提高火焰检测的平均精度,并且在YOLOV5网络中增加CBAM注意力模块,增强网络提取图像特征的能力,对于小目标火焰能够较好地提取特征,降低小目标火焰的漏检率。将该算法在公开数据集BoWFire、Bilkent上进行实验,结果表明,改进YOLOV5网络的火焰检测平均精度更高,可达83.9%,小目标火焰漏检率更低,仅为1.6%,检测速率为34帧/s,相比于原YOLOV5网络,平均精度提升了2.4个百分点,小目标火焰漏检率降低了4.1个百分点,改进后的YOLOV5网络能够满足火焰检测的实时性和精度要求。     

面向非对称特征注意力和特征融合的太赫兹图像检测

目的 太赫兹由于穿透性强、对人体无害等特性在安检领域中得到了广泛关注。太赫兹图像中目标尺寸较小、特征有限,且图像分辨率低,目标边缘信息模糊,目标信息容易和背景信息混淆,为太赫兹图像检测带来了一定困难。方法 本文在YOLO(you only look once)算法的基础上提出了一种融合非对称特征注意力和特征融合的目标检测网络AFA-YOLO(asymmetric feature attention-YOLO)。在特征提取网络CSPDarkNet53(cross stage paritial DarkNet53)中设计了非对称特征注意力模块。该模块在浅层网络中采用非对称卷积强化了网络的特征提取能力,帮助网络模型在目标特征有限的太赫兹图像中提取到更有效的目标信息;使用通道注意力和空间注意力机制使网络更加关注图像中目标的重要信息,抑制与目标无关的背景信息;AFA-YOLO通过增加网络中低层到高层的信息传输路径对高层特征进行特征融合,充分利用到低层高分辨率特征进行小目标的检测。结果 本文在太赫兹数据集上进行了相关实验,相比原YOLOv4算法,AFA-YOLO对phone的检测精度为81.15%...     

面向火焰快速检测的轻量化深度网络研究

在易燃易爆场合火灾控制中火焰极速检测意义重大,其对算法实时性、准确度、抗干扰性有较高要求。为此提出一种基于改进YOLOv4-tiny轻量化抗干扰火焰检测深度网络。引入类火目标图像与真实火焰图像并通过Mosaic数据增强方式建立鲁棒性火焰检测数据集;对YOLOv4-tiny骨干网络采用深度可分离卷积进行改进,使得原网络更加轻量化;在特征金字塔网络FPN(feature pyramid network)中融合多尺度特征提高网络对多层特征的学习表示能力,并引出多检测头以适应火焰爆发过程中不同尺度火焰的精准检测;在FPN中引入ECA(efficient channel attention)通道注意力机制进一步提高检测精度。实验结果表明,提出的YOLOv4-tiny-L4参数量仅为4.22 MB,准确率高达94.1%,执行时间仅为46 ms,满足火焰快速检测基本要求。     

自适应感受野机制遥感图像分割模型

目的 遥感图像中存在大小、形态不一的目标,增加了目标分割任务的困难性。感受野代表了特征图中每个像素对应输入图像的区域,若感受野与目标形状的契合度较高,则特征图中包含的目标特征更加完整,有利于分割。在现有的分割方法中,通常采用的是正方形的感受野,而遥感图像中目标形状多变,导致感受野无法较好地契合目标形状,在提取目标特征时会引入过多的无用特征,从而影响分割精度。为此,本文提出基于自适应感受野机制的遥感图像分割模型。方法 在编码—解码网络结构的基础上,引入自适应感受野机制。首先在编码器上提取不同大小和宽高比的感受野特征,然后在特征融合时使用通道注意力模块自适应地获取通道权重,通过加权强化与目标形状契合度高的感受野的特征,弱化与目标形状契合度低的感受野的特征,在保留目标特征的同时减少背景特征的干扰,进而提升模型的分割精度。结果 在Inria Aerial Image Labeling数据集与DeepGlobe Road Extraction数据集上进行实验并与相关方法比较,在两个数据集上的平均交并比分别为76.1%和61.9%,平均F1值分别为86.5%和76.5%。结论 本文模型能够提取不同形状感受野的特征,并自适应地获取通道权重,使模型能提取更加完整的目标特征,从而提升目标分割效果。     

双核压缩激活神经网络艺术图像分类

目的 为了充分提取版画、中国画、油画、水彩画和水粉画等艺术图像的整体风格和局部细节特征,实现计算机自动分类检索艺术图像的需求,提出通过双核压缩激活模块（double kernel squeeze-and-excitation,DKSE）和深度可分离卷积搭建卷积神经网络对艺术图像进行分类。方法 根据SKNet（selective kernel networks）自适应调节感受野提取图像整体与细节特征的结构特点和SENet（squeeze-and-excitation networks）增强通道特征的特点构建DKSE模块,利用DKSE模块分支上的卷积核提取输入图像的整体特征与局部细节特征;将分支上的特征图进行特征融合,并对融合后的特征图进行特征压缩和激活处理;将处理后的特征加权映射到不同分支的特征图上并进行特征融合;通过DKSE模块与深度可分离卷积搭建卷积神经网络对艺术图像进行分类。结果 使用本文网络模型对有无数据增强（5类艺术图像数据增强后共25 634幅）处理的数据分类,数据增强后的分类准确率比未增强处理的准确率高9.21%。将本文方法与其他网络模型和传统分类方法相比,本文方法的分类准确率达到86.55%,比传统分类方法高26.35%。当DKSE模块分支上的卷积核为1×1和5×5,且放在本文网络模型第3个深度可分离卷积后,分类准确率达到87.58%。结论 DKSE模块可以有效提高模型分类性能,充分提取艺术图像的整体与局部细节特征,比传统网络模型具有更好的分类准确率。     

空洞可分离卷积和注意力机制的实时语义分割

目的 为满足语义分割算法准确度和实时性的要求,提出了一种基于空洞可分离卷积模块和注意力机制的实时语义分割方法。方法 将深度可分离卷积与不同空洞率的空洞卷积相结合,设计了一个空洞可分离卷积模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征;在网络输出端加入了通道注意力模块和空间注意力模块,增强对特征的通道信息和空间信息的表达并与原始特征融合,以进一步提高特征的表达能力;将融合的特征上采样到原图大小,预测像素类别,实现语义分割。结果 在Cityscapes数据集和CamVid数据集上进行了实验验证,分别取得70.4%和67.8%的分割精度,速度达到71帧/s,而模型参数量仅为0.66 M。在不影响速度的情况下,分割精度比原始方法分别提高了1.2%和1.2%,验证了该方法的有效性。同时,与近年来的实时语义分割方法相比也表现出一定优势。结论 本文方法采用空洞可分离卷积模块和注意力模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征,且在保证实时分割的情况下提升分割精度,在准确度和实时性之间达到了有效的平衡。     

基于像素分配的文本检测方法研究

针对现有方法在场景文本检测上的不足,提出一种基于像素分配方的场景文本检测方法,并采用了交叉注意力模块和多尺度特征自适应模块来分别在空间和和通道上优化特征提取。为了丰富不同尺度的特征表示,采用多尺度特征自适应模块进行自动分配不同尺度特征的权重。为了有效获取上下文信息,将特征网络提取到的特征送入交叉注意力模块。对每个像素,在其所在的水平路径和垂直路径上收集上下文信息。再通过循环操作,每一个像素便可以在全图范围内获取上下文信息。通过全卷积网络方法,使用多任务学习框架学习文本实例的几何特征,结合多任务学习的结果完成像素到文本框的分配,经过简单处理后重建文本实例的多边形边界框。在任意形状公开数据集Total-text上进行测试,本文方法的召回率、精确率、F值分别为75.71%、89.15%、81.89%,在多方向公开数据集ICDAR2015上也表现良好,经实验得召回率、精确率、F值分别为79.06%、89.24%、83.84%,证明了本文方法的有效性。     

自适应权重金字塔和分支强相关的SAR图像舰船检测

目的 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测在军事、民生领域发挥重要作用。由于SAR图像背景复杂且多为小尺度舰船目标,同时图像中的相干斑噪声导致舰船目标边缘模糊,现阶段目标检测模型无法快速高效地实现目标检测任务。为了提高模型检测精度,使模型具有更好的鲁棒性,提出了自适应权重金字塔和分支强相关的SAR图像检测模型。方法 对特征提取网络提取的特征图经过采样、融合处理获得特征自适应权重,然后利用权重指导每层特征图充分融合空间位置信息和语义信息,更好地检测小尺度目标;分支强相关模块融合分类分支和回归分支的特征,对融合后的待检测特征分别采用1×1、3×3对称卷积核和1×3、3×1非对称卷积核捕获不同的舰船特征;构建Io U(intersection over union)分支,利用Io U分支作用于分类分支,避免高Io U低分类置信度的候选框被抑制,通过设置平衡因子平衡Io U分支和分类分支,使其能更好地指导回归分支优化候选框。结果 在公开的遥感数据集SSDD(SAR ship detection dataset)上实验结果表明,本文模型的检测精...