融合可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测

环视鱼眼图像具有目标形变大和图像失真的缺点,导致传统网络结构在对鱼眼图像进行目标检测时效果不佳.为解决环视鱼眼图像中由于目标几何畸变而导致的目标检测难度大的问题,提出一种基于可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测方法.将Cascade_RCNN中固定的卷积层和池化层分别替换为可变形卷积层和可变形池化层,使用Resnet50网...     

基于可变形卷积的改进YOLO目标检测算法

针对YOLO目标检测算法存在边界框定位不准确及对小目标检测精度低的问题,提出一种改进的YOLO目标检测算法dcn-YOLO.使用k-means++算法聚类出更符合数据集尺寸的锚盒,以降低初始点对聚类结果的影响并加快网络训练收敛速度.构建残差可变形卷积模块res-dcn,分别采用将其嵌入YOLO第一特征提取头模块中和替换...     

基于可变形卷积的孪生网络目标跟踪算法

为解决多数基于孪生网络的跟踪算法存在骨干网络特征提取能力弱、模板不适应目标变化等问题,在SiamFC的基础上提出基于可变形卷积的孪生网络算法(DCSiam).首先,采用可变形卷积模块在不同方向上学习多层特征数据的自适应偏移量,增大卷积过程中的有效感受野;然后,通过多层可变形互相关融合得到最终响应图,以增强骨干网络的深层语义特征提取能力;最后,采用一种高置信度的模板在线更新策略,每隔固定帧计算响应图的峰值旁瓣比与最大值作为更新依据,使用加权的方式融合特征以更新模板.使用OTB2013、 OTB2015、VOT2016和VOT2017四个公共基准数据集对所提出算法进行跟踪性能评估,实验结果表明,在OTB2015数据集上, DCSiam算法整体精确率、成功率较基线分别提高9.5%和7.5%,很好地实现了复杂情况下的目标跟踪,验证了所提出算法的有效性.     

基于卷积神经网络的三维目标检测研究综述

深度学习尤其卷积神经网络为精确目标检测提供可能,推动三维目标检测在自动驾驶、机器人等领域发挥重要作用.文中综述基于卷积神经网络的三维目标检测研究进展.首先总结三维目标检测的应用价值、基本流程及存在的挑战.再介绍卷积神经网络基本原理、典型的二维目标检测网络结构、常用的开源数据集及点云表示形式等相关基础知识.然后介绍卷积神经网络在三维目标检测中的应用进展,根据不同数据模态及方法共性对方法进行梳理.最后对当前三维目标检测研究存在的问题进行论述,对未来的研究发展趋势进行展望.     

融合VovNet网络和可变形卷积的非机动车辆检测

针对道路监控下因监控探头高度角度不同,目标非机动车辆存在不同形式的模糊形变问题且特征信息不足造成的漏检误检现象,提出了一种融合VovNet网络和可变形卷积的非机动车辆检测模型.使用一次聚类连接网络(VovNet)结合原网络特点提出的CSPVovNet替换原有的CSPDarknet主干网络进行特征的提取,增强了有效特征的复用,缓解因深层卷积造成的小目标物体特征信息进一步丢失的问题.将可变形卷积引入到不同的网络层替换传统卷积,在公共数据集Pascal VOC2007和自建非机动车辆数据集上分别训练测试,根据最终性能选择YOLOv5-C方案.改进后的网络选取EIoU＿loss作为定位损失,通过消融实验验证得出最终改进对网络性能有所提升,最终的网络优化结果较原YOLOv5s网络mAP提升了4.14个百分点,对漏检误检现象很好的缓解.     

基于可变形卷积神经网络的软件漏洞检测算法

软件应用持续升级换代,漏洞形式也更加变化多端,为进一步提升漏洞检测有效性,保障软件应用与系统安全,以可变形卷积神经网络为技术支持,构建一种软件漏洞检测算法.采用卷积层、全连接层等架构用于输入软件漏洞特征的子网络,利用网格生成器将空间变换参数变为一个参数化采样网格,完成输入特征映射采样;求取权值与采样值的所有乘积和,根据...     

基于可变形卷积的手绘图像检索

手绘图像仅包含简单线条轮廓,与色彩、细节信息丰富的自然图像有着截然不同的特点.然而目前的神经网络大多针对自然图像设计,不能适应手绘图像稀疏性的特性.针对此问题,本文提出一种基于可变形卷积的手绘检索方法.首先通过Berkerly边缘检测算法将自然图转化为边缘图,消除域差异.然后将卷积神经网络中的部分标准卷积替换为可变形卷积,使网络能够充分关注手绘图轮廓信息.最后分别将手绘图与边缘图输入网络并提取全连接层特征作为特征描述子进行检索.在基准数据集Flickr15k上的实验结果表明,本文方法与现有方法相比能够有效提高手绘图像检索精度.     

基于可变形卷积神经网络的人体动作识别

针对复杂场景中人体动作识别准确率不高的问题,构建了一种基于可变形卷积网络(DCN)与可变形部件模型(DPM)融合改进的人体动作识别系统.首先将DPM的部件滤波器由5个增加到8个,并结合分支定界算法共同将准确率提高约11个百分点,速度提高3倍左右;其次利用DCN根据人体动作进行感兴趣点采样;然后将改进的DPM与DCN在可...     

跨深度的卷积特征增强目标检测算法

针对当前基于深度学习的目标检测算法采取的特征图融合方式存在缺陷,算法普遍不能很好地应对尺度变化等问题,提出一种跨深度卷积特征增强的目标检测算法CDC-YOLO。对YOLOv3算法进行改进,针对多尺度预测层各自的特点采用与之适应的特征增强模块,采用多通道的跨深度的卷积核并结合空洞卷积并行地提取特征,最终级联起来。该模块能充分利用多尺度多深度特征,形成统一的多尺度特征表达。在VOC2007test上的实验结果表明,提出算法的mAP (均值平均精度)高达82.33%,比原始YOLOv3提升了约2%,且对尺度变化大的物体鲁棒性更强。     

基于可变形卷积神经网络的手势识别方法

卷积神经网络本身具有丰富的特征表达能力和学习能力,但本质上,其模块中几何变换能力是固定的。因此,引入可变形卷积核来改进VGG16的网络结构,搭建名为DCVGG的卷积神经网络结构来进行手势识别的研究。在不同数据集下,基于可变形卷积神经网络的手势识别方法能够直接把RGB图像数据输入网络。最终输出的结果,对手势的平均识别率达到97%以上,有效提高网络的性能,提升卷积神经网络对样本对象的容忍度和多样性,丰富卷积神经网络的特征表达能力,与传统LeNet5、VGG16结构和传统人工特征提取算法相比效果更佳,比传统结构更深,鲁棒性更好,识别率更强,可以为复杂背景下有效识别手势提供参考,具有一定的延拓能力。     

基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测

基于可变形部件模型DPM的目标检测算法采用方向梯度直方图HOG进行特征表示,由于HOG无法处理模糊的边界而且忽略了平滑的特征区域,从而影响了DPM算法的性能。为了提高DPM的性能,提出了一种基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测的方法。该方法利用稀疏编码构建一种新的特征描述子来取代原可变形部件所使用的方向梯度直方图,新的特征描述子能够描述物体更多的信息,对图像中的噪声不敏感。实验结果表明,该方法在PASCAL VOC 2012数据集上提高了原可变形部件模型算法的精度。     

结合多尺度与可变形卷积的自监督图像特征点提取网络

特征点提取是图像处理领域的一个重要方向,在视觉导航、图像匹配、三维重建等领域具有广泛的应用价值。基于卷积神经网络的特征点提取方法是目前的主流方法,但由于传统卷积层的感受野大小不变、采样区域的几何结构固定,在尺度、视角和光照变化较大的情况下,特征点提取的精度和鲁棒性较差。为解决以上问题提出了一种结合多尺度与可变形卷积的自监督特征点提取网络。本文以L2-NET为网络骨干,在深层网络中引入多尺度卷积核,增强网络的多尺度特征提取能力,获得细粒度尺度信息的特征图;使用单应矩阵约束的可变形卷积以提取不规则的特征区域,同时降低运算量,并采用归一化约束单应矩阵的求解,均衡不同采样点对结果的影响,配合在网络中增加的卷积注意力机制和坐标注意力机制,提升网络的特征提取能力。文章在HPatches数据集上进行了对比试验和消融实验,与R2D2等7种主流方法进行对比,本文方法的特征点提取效果最好,相比于次优数据,特征点重复度指标（Rep）提升了约1%,匹配分数（M.s.）提升了约1.3%,平均匹配精度（MMA）提高了约0.4%。本文提出的方法充分利用了可变形卷积提供的深层信息,融合了不同尺度的特征,使特征点提取结果更加准确和鲁棒。     

基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法

针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO.首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模块的网络结构,通过卷积学习偏移量和调节参数来提高缺陷的提取能力;然后,使用自适应空间特征...     

基于可变形卷积的服装检索方法

传统的服装检索方法使用固定形状的感受野,当服装目标存在几何变形时无法有效地提取其特征。针对这个问题,提出基于可变形卷积和相似性学习的服装检索方法。首先,构建可变形卷积网络,自动学习服装特征的采样位置和服装图像的哈希编码;然后,级联相似性学习网络,度量哈希编码的相似性;最后,根据相似性评分产生检索结果。实验结果表明,该方法能够有效地提取存在几何变形的服装目标的特征,从而减少了图像背景特征的干扰,提高了检索模型的准确率。     

基于卷积神经网络的图像数据增强算法

提升卷积神经网络的泛化能力和降低过拟合的风险是深度卷积神经网络的研究重点。遮挡是影响卷积神经网络泛化能力的关键因素之一,通常希望经过复杂训练得到的模型能够对遮挡图像有良好的泛化性。为了降低模型过拟合的风险和提升模型对随机遮挡图像识别的鲁棒性,提出了激活区域处理算法,在训练过程中对某一卷积层的最大激活特征图进行处理后对输入图像进行遮挡,然后将被遮挡的新图像作为网络的新输入并继续训练模型。实验结果表明,提出的算法能够提高多种卷积神经网络模型在不同数据集上的分类性能,并且训练好的模型对随机遮挡图像的识别具有非常好的鲁棒性。     

基于空洞卷积与特征增强的单阶段目标检测算法

基于卷积神经网络目标检测算法的浅层特征图包含丰富的细节信息,但缺乏语义信息,而深层特征图则相反.为充分利用浅层和深层特征图特征,解决多尺度目标检测问题,提出一种新的单阶段目标检测算法(AFE-SSD).以SSD算法为基础,分别对该算法中相邻的2个特征图进行特征融合,从而丰富浅层特征层的语义信息.通过对并行空洞卷积机制进...     

一种迁移学习和可变形卷积深度学习的蝴蝶检测算法

针对自然生态蝴蝶多种特征检测的实际需求,以及生态环境下蝴蝶检测效率低、精度差问题,本文提出了一种基于迁移学习和可变形卷积深度神经网络的蝴蝶检测算法（Transfer learning and deformable convolution deep learning network,TDDNET）.该算法首先使用可变形卷积模型重建ResNet-101卷积层,强化特征提取网络对蝴蝶特征的学习,并以此结合区域建议网络（Region proposal network,RPN）构建二分类蝴蝶检测网络,以下简称DNET-base;然后在DNET-base的模型上,构建RPN网络来指导可变形的敏感位置兴趣区域池化层,以便获得多尺度目标的评分特征图和更准确的位置,再由弱化非极大值抑制（Soft non-maximum suppression,Soft-NMS）精准分类形成TDDNET模型.随后通过模型迁移,将DNET-base训练参数迁移至TDDNET,有效降低数据分布不均造成的训练困难与检测性能差的影响,再由Fine-tuning方式快速训练TDDNET多分类网络,最终实现了对蝴蝶的精确检测.所提算法在854张蝴蝶测试集上对蝴蝶检测结果的mAP0.5为0.9414、mAP0.7为0.9235、检出率DR为0.9082以及分类准确率ACC为0.9370,均高于在同等硬件配置环境下的对比算法.对比实验表明,所提算法对生态照蝴蝶可实现较高精度的检测.