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%。     

基于双注意力机制的雾天图像清晰化算法研究

针对传统去雾算法容易依赖先验知识以及恢复出来的清晰图像会产生颜色失真等问题,本文提出一种基于双注意力机制的雾天图像清晰化算法。首先将雾图输入编码器,经过下采样后得到特征图像;特征提取模块将多个特征提取基本块联结在一起,每个基本块由局部残差学习和特征注意模块组成,提高图像质量以及图像特征信息的利用率,增加网络训练的稳定性;然后通过通道注意力与多尺度空间注意力并行的结构处理特征图像,使得网络更加关注细节特征,提取更多关键信息,同时提高网络效率;最后将融合后的特征图像输入解码器中,经过多级映射,得到与输入大小匹配的雾密度图。实验结果表明,不论是对合成雾天图像或者真实雾天图像,本文算法能够高效地进行去雾处理,得到更自然的清晰图像。     

基于改进ResNet的PMSM退磁与偏心故障诊断方法

针对近年来对永磁同步电机故障诊断的需求,提高故障诊断的精度。提出了一种基于多尺度特征融合与空洞卷积金字塔模型的永磁同步电机诊断方法,可以通过电机运行时的定子电流数据直接对电机进行故障诊断。利用多尺度特征融合模块提取图像不同尺度、不同分辨率的特征,提高单一图像的信息利用率;通过在特征融合模块中添加注意力机制使网络中不同通道的特征权重保持高度一致,进一步确保了网络提取图像特征的能力;通过在空间池化金字塔中引入空洞卷积核来构建空洞卷积金字塔,在解决了网络对同一特征反复提取、节约计算成本的同时,增强了模型的感受野,提高模型对不同故障的诊断精度。实验结果表明,所提方法对不同类型的电机故障均具有较高的诊断精度。对比传统的智能算法,其算法精度与损失函数都得到了明显改进。     

基于阶梯型特征空间分割与局部注意力机制的行人重识别

为了让网络捕捉到更有效的内容来进行行人的判别,该文提出一种基于阶梯型特征空间分割与局部分支注意力网络(SLANet)机制的多分支网络来关注局部图像的显著信息。首先,在网络中引入阶梯型分支注意力模块,该模块以阶梯型对特征图进行水平分块,并且使用了分支注意力给每个分支分配不同的权重。其次,在网络中引入多尺度自适应注意力模块,该模块对局部特征进行处理,自适应调整感受野尺寸来适应不同尺度图像,同时融合了通道注意力和空间注意力筛选出图像重要特征。在网络的设计上,使用多粒度网络将全局特征和局部特征进行结合。最后,该方法在3个被广泛使用的行人重识别数据集Market-1501,DukeMTMC-reID和CUHK03上进行验证。其中在Market-1501数据集上的mAP和Rank-1分别达到了88.1%和95.6%。实验结果表明,该文所提出的网络模型能够提高行人重识别准确率。     

适用于图像超分辨率的多路径融合增强网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在单幅图像的超分辨率重建方面表现出了非常强大的能力,相比传统方法有着明显的改进。然而,尽管这些方法非常成功,但是由于需要大量的计算资源,直接应用于一些边缘设备并不现实。为了解决该问题,设计了一种轻量级的图像超分辨率重建网络——多路径融合增强网络（Multi-path Fusion Enhancement Network, MFEN）。具体来说,提出了一个新颖的融合注意力增强模块（Fusion Attention Enhancement Block, FAEB）作为多路径融合增强网络的主要构建模块。融合注意力增强模块由一条主干分支和两条层级分支构成：主干分支由堆叠的增强像素注意力模块组成,负责对特征图实现深度特征学习;层级分支则负责提取并融合不同大小感受野的特征图,从而实现多尺度特征学习。层级分支的融合方式则是以相邻的增强像素注意力模块输出为分支输入,通过自适应注意力模块（Self-Adaptive Attention Module, SAAM）来动态地增强不同大小感受野特征的融合程度,进一步补全特征信息,...     

多尺度注意力机制的电子元器件深度迁移识别方法

电子元器件的识别对于现代电子产品的智能生产和制造具有重要的作用,为了进一步获取电子元器件图像的关键特征,提升图像细粒度表达能力,提出一种基于多尺度注意力机制深度迁移识别方法。以Xception为主干网络架构,引入多尺度池化通道注意力和多尺度空间注意力模块,结合空间金字塔池化的思想,对特征图的每个通道进行不同尺度的最大池化和均值池化,获取通道方向上不同尺度的特征信息;在空间层面上进行不同尺度的空洞卷积,增大特征图的感受野,获取更加全面的空间特征信息;通过深度迁移学习,实现特征参数共享,进一步提高模型的泛化能力。在5种常见的电子元器件数据集上进行实验,结果表明,所提方法能有效获取图像不同尺度的显著特征信息,提升识别效果。     

基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法

为提高单幅图像去雾方法的准确性及其去雾结果的细节可见性,该文提出一种基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法。首先,根据雾在图像中的分布特性及成像原理,设计多尺度特征提取模块及多尺度特征融合模块,从而有效提取有雾图像中与雾相关的多尺度特征并进行非线性加权融合。其次,构造基于所设计多尺度特征提取模块和多尺度特征融合模块的端到端去雾网络,并利用该网络获得初步去雾结果。再次,构造基于图像分块的细节恢复网络以提取细节信息。最后,将细节恢复网络提取出的细节信息与去雾网络得到的初步去雾结果融合得到最终清晰的去雾图像,实现对去雾后图像视觉效果的增强。实验结果表明,与已有代表性的图像去雾方法相比,所提方法能够对合成图像及真实图像中的雾进行有效去除,且去雾结果细节信息保留完整。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的刺绣图像修复

目前中华传统刺绣工艺传承保护问题中的修复任务主要以人工为主，修复过程需要大量的人力、物力。随着深度学习的高速发展，不同类型的刺绣文物损伤可以利用生成对抗网络进行修复。针对上述问题，提出一种基于改进深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的刺绣图像修复方法。首先，在生成器部分引入空洞卷积层扩大感受野，并添加卷积注意力机制模块，在通道与空间2个维度增强重要特征的指导作用；在判别器部分增加全连接层数提升网络解决非线性问题的能力；在损失函数部分联合均方误差损失与对抗损失通过网络训练相互博弈的过程实现刺绣图像修复。实验结果表明：引入空洞卷积层与注意力机制提升了网络性能与修复效果，最终得到修复图像的结构相似性高达0.955，能够得到较为自然的刺绣图像修复效果，可以为专家提供纹理、色彩等信息作为参考辅助后续的修复。     

基于增强多尺度特征网络的图像去模糊

现有的多尺度多阶段图像去模糊方法存在多尺度图像特征提取利用不充分和阶段加深导致特征信息丢失的问题。针对上述问题,提出了一种基于增强多尺度特征网络的图像去模糊方法。首先,提出一个多尺度残差特征提取模块,在两个分支中使用不同大小的卷积核扩大感受野,充分提取不同分辨率大小图像的特征信息。其次,提出跨阶段注意力模块,过滤和传递图像的关键特征。最后,设计类似于跳跃连接的跨阶段特征融合模块,弥补特征损失,同时融合来自不同大小输入图像的特征信息,丰富空间特征信息,以更好地处理纹理细节。在GoPro和HIDE数据集上的实验结果表明,所提方法能够很好地重建图像。     

改进多图谱配准的三维医学图像分割算法

为提高海马体分割精度与时间效率，在多图谱分割(Multi-Atlas Segmentation, MAS)脑部图像的配准阶段提出可变形配准网络EDUNet。针对浮动图像与固定图像，进行数据预处理，使其受到外界的影响最小，在配准阶段，用ANTs代替传统“粗”配准，利用卷积神经网络(Convolutional Newral Nerwork, CNN)改进“精”配准，对配准场进行估计，并引入注意力机制及空洞卷积模块。注意力机制用于自动学习和优化注意力特征，加强特征表达能力；空洞卷积扩大感受野，获取多尺度信息；配准中使用端到端网络，减少配准时间、提高配准效率。算法在OASIS数据集与LBPA40数据集进行了验证，配准精度可达0.786 3,使用基于局部二元模式的特征提取方法进行标签融合后，最终分割精度较其他方法提升3%～10%,验证了算法的有效性和准确性。     

面向无人机航摄图像语义分割的双路特征融合网络

针对无人机航摄图像中目标尺寸差异大导致的感受野难以同时兼顾不同尺寸物体分割效果的问题，提出了利用两路分支分别提取浅层和深层信息的双路特征融合网络（DSFA-Net）。在编码器中，浅层分支利用三个串行ConvNeXt模块提取高通道数的浅层特征以保留更多空间细节；深层分支利用坐标注意力空洞空间金字塔池化（CA-ASPP）模块为特征图重新分配权重，使网络更加关注尺寸各异的分割目标，获得深层多尺度特征。在解码过程中，网络利用双边引导融合模块为两层特征建立通信以进行分辨率融合，提高层级特征的利用率。所提方法在AeroScapes和Semantic Drone航摄图像数据集上进行了实验，其平均交并比分别达到83.16%和72.09%、平均像素准确率分别达到90.75%和80.34%。与主流的语义分割方法相比，所提方法对于具有较大尺寸差异的目标，分割能力更强，更适用于无人机航摄图像场景下的语义分割任务。     

融合多尺度特征和语义信息的单目深度估计

针对目前的无监督学习方法在单目图像深度估计中存在深度估计不准确、边缘模糊的问题,提出了一种融合多尺度特征信息和语义信息的无监督单目深度估计网络.该网络不仅引入了从编码器到解码器的跳层连接来实现不同尺度特征的提取和融合,还在编码器和解码器之间引入多个空洞卷积并行的语义层来增加感受野,使得结果更加准确.最后在KITTI数据...     

深度全卷积网络对MRI膀胱图像的分割

大多数膀胱癌患者的膀胱肿瘤组织和膀胱壁组织互相渗透，各自的大小、形状变化多样，位置不固定，且膀胱MRI（Magnetic Resonance Imaging）图像中存在复杂的噪声和伪影，这使得将肿瘤和膀胱壁两者精确分割出来为下一步治疗进行诊断和定量分析成为难题。文中提出一种以U-net作为基础网络框架的深度全卷积网络，用残差网络子模块代替普通的卷积层进行下采样，通过空洞卷积来提取特征图不同感受野的信息，从而对不同尺度的特征图进行并行分支下采样。针对数据集小的问题，提出对图像加入高斯噪声、调节亮度和各向异性扩散滤波三种方法来进行数据扩增。实验结果表明，文中提出的方法对肿瘤分割的DSC（Dice similarity coefficient）值达到了0.9058，对膀胱壁分割的DSC值达到了0.9038，能够达到很好的分割效果。      

基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割算法

针对腺体图像在自动分割过程中由于多尺度目标和信息丢失影响导致准确率降低的问题,文中采用了一种引入注意力模块的全卷积神经网络模型。该模型遵循编码器-解码器结构,在编码网络中用空洞残差卷积层代替原有的普通卷积层,并添加空洞金字塔池;再在解码网络中加入注意力模块,使模型输出高分辨率特征图,提高对多尺度目标的分割精度。实验结果表明,提出的网络模型参数少分割精度高,对腺体图像的平均分割精度高达89.7%,具有较好的鲁棒性。     

基于动态感受野的自适应多尺度信息融合的图像转换

为提高图像转换模型生成图像的质量,该文针对转换模型中的生成器进行改进,同时探究多样化的图像转换,拓展转换模型的生成能力。在生成器的改进方面,利用选择性(卷积)核模块(SKBlock)的动态感受野机制获取和融合生成器中每个上采样特征的多尺度信息,借助特征的多尺度信息和动态感受野构造选择性(卷积)核的生成式对抗网络(SK-GAN)。与传统生成器相比,SK-GAN以动态感受野获取多尺度信息的生成结构提高了生成图像的质量。在多样化图像转换方面,基于SK-GAN在草图合成真实图像任务提出带引导图像的选择性(卷积)核的生成式对抗网络(GSK-GAN)。该模型利用引导图像指导源图像的转换,通过引导图像编码器提取引导图像特征,然后由参数生成器(PG)和特征转换层(FT)将引导图像特征的信息传递至生成器。此外,该文还提出双分支引导图像编码器以提高转换模型的编辑能力,以及利用引导图像的隐变量分布实现随机样式的图像生成。实验表明,改进后的生成器有助于提高生成图像质量,SK-GAN在多个数据集中获得合理的生成结果。GSK-GAN不仅保证了生成图像的质量,还能生成更多样式的图像。     

基于动态感受野的自适应多尺度信息融合的图像转换

为提高图像转换模型生成图像的质量,该文针对转换模型中的生成器进行改进,同时探究多样化的图像转换,拓展转换模型的生成能力.在生成器的改进方面,利用选择性(卷积)核模块(SKBlock)的动态感受野机制获取和融合生成器中每个上采样特征的多尺度信息,借助特征的多尺度信息和动态感受野构造选择性(卷积)核的生成式对抗网络(SK-GAN).与传统生成器相比,SK-GAN以动态感受野获取多尺度信息的生成结构提高了生成图像的质量.在多样化图像转换方面,基于SK-GAN在草图合成真实图像任务提出带引导图像的选择性(卷积)核的生成式对抗网络(GSK-GAN).该模型利用引导图像指导源图像的转换,通过引导图像编码器提取引导图像特征,然后由参数生成器(PG)和特征转换层(FT)将引导图像特征的信息传递至生成器.此外,该文还提出双分支引导图像编码器以提高转换模型的编辑能力,以及利用引导图像的隐变量分布实现随机样式的图像生成.实验表明,改进后的生成器有助于提高生成图像质量,SK-GAN在多个数据集中获得合理的生成结果.GSK-GAN不仅保证了生成图像的质量,还能生成更多样式的图像.     

多尺度CNN与高频信息融合的图像去雾算法

针对现有去雾算法在恢复图像边缘区域效果不佳以及存在薄雾残留等问题,本文提出了一种基于多尺度卷积神经网络(CNN)与高频信息融合的图像去雾算法(HF-MSNet),采用拉普拉斯算子分离高频信息作为额外先验,用于提高图像细节恢复。首先,采用多尺度CNN作为主干网络,提取图像的主要纹理特征;其次,采用高频特征融合分支对高频信息逐阶段地提炼,并融合了通道注意力模块,使用注意力机制对不重要的特征进行约束;最后,采用高频注意力模块对全局特征自适应地筛选,整合高频特征和纹理特征的分布,得到目标的无雾图像。实验结果表明,本文的算法可以生成更自然真实的去雾图像,并在峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)两种指标上都达到了理想的效果。     

基于注意力机制的单图像去雾算法

图像去雾工作目前还存在真实数据集过少、局部对比度失衡和去雾图像失真等问题。针对去雾图像失真这一问题，提出一种新型去雾网络模型（Densely Resnet with SKattention-Dehaze Net,DRS-Dehaze Net）。首先带雾图像经预处理模块转换为多角度特征输入图，然后设计密集残差架构并引入注意力机制完成特征信息的提取与再分配，最后将特征融合，输出无雾图像。实验结果表明，所提算法相比于其他对比算法有着较好的去雾效果，有效改善了去雾图像失真问题，且在一定程度上对图像的清晰度进行了提升。     

基于特征融合与通道注意力的目标检测研究

目标检测作为计算机视觉领域的重要研究分支，受到了广泛关注。目前，特征融合已成为提高目标检测准确率的重要方法，基于特征金字塔网络（FPN）的特征融合方法结合了多维度感受野来弥补信息丢失的思想，改进了FPN，并取得了良好的效果。在众多以FPN为基础结构的特征金字塔模型中，BiFPN既包含了级联信息传递，也包含了跨层特征融合，DyFPN包含了多感受野Inception模块，也包含了动态门机制。受BiFPN和DyFPN的启发，文中提出了一种新的基于FPN且包含注意力机制的特征金字塔网络结构——CAI-BiFPN。CAI-BiFPN沿用了Inception-FPN的思想，在BiFPN的基础上加入了Inception模块，并引入了通道注意力和SE模块。该结构应用了BiFPN的分支注意力与SE模块的通道注意力，将Inception模块放置于BiFPN第4层和第6层，SE模块则放置在BiFPN的第5层。通过一系列简单的改进，相较于BiFPN，CAI-BiFPN的AP_s和AP_l提升了0.7个百分点，AP从31.0%提升到31.3%，提升了0.3个百分点。     

一种基于SAM-MSFF网络的低照度目标检测方法

由于低照度图像具有对比度低、细节丢失严重、噪声大等缺点,现有的目标检测算法对低照度图像的检测效果不理想.为此,本文提出一种结合空间感知注意力机制和多尺度特征融合（Spatial-aware Attention Mechanism and Multi-Scale Feature Fusion,SAM-MSFF）的低照度目标检测方法 .该方法首先通过多尺度交互内存金字塔融合多尺度特征,增强低照度图像特征中的有效信息,并设置内存向量存储样本的特征,捕获样本之间的潜在关联性;然后,引入空间感知注意力机制获取特征在空间域的长距离上下文信息和局部信息,从而增强低照度图像中的目标特征,抑制背景信息和噪声的干扰;最后,利用多感受野增强模块扩张特征的感受野,对具有不同感受野的特征进行分组重加权计算,使检测网络根据输入的多尺度信息自适应地调整感受野的大小.在ExDark数据集上进行实验,本文方法的平均精度（mean Average Precision,mAP）达到77.04%,比现有的主流目标检测方法提高2.6%～14.34%.