融合多尺度特征的遥感影像道路提取方法

针对遥感影像中由于道路信息错综复杂,导致道路提取不完整、精确度低等问题,提出一种新型遥感影像道路提取方法。融合多尺度特征改善道路提取的整体效果,基于深度残差网络设计混合空洞卷积,并通过定义卷积核各值的间距增大特征提取感受野,从而丰富多尺度特征融合模块中的浅层道路语义信息。在编码端提取特征后,利用权重分布的方法匹配感受野尺度,使用不同层级间的特征对全局先验信息进行表征,提高多尺度融合特征获取浅层道路语义信息的准确性,并将改进的多孔空间金字塔池化模块融入到深度残差网络中,挖掘并深度聚合道路浅层次和深层次的语义信息。在两种高分辨率遥感数据集Cheng_Data_Roads和Zimbabwe_Data_Roads上的实验结果表明,所提方法的F1值和MIoU值分别为91.16%和83.63%,准确率、召回率等评价指标均明显优于U-net、ResUnet、D-Linknet等语义分割方法。     

基于多尺度特征融合的人群密度检测

基于深度学习的人群密度检测算法取得了巨大进步,但该算法在实际复杂场景中的检测准确性和鲁棒性还有很大的提升空间.复杂场景下目标尺度不一致和背景信息干扰等因素使得人群密度检测成为一项具有挑战性的任务.针对该问题,提出了一种基于多尺度特征融合的人群密度检测网络.该网络首先利用不同分辨率图像并行交互提取人群粗细粒度特征,并引入多层次特征融合机制,以充分利用多层尺度信息.其次采用空间和通道注意力机制突出人群特征权重,聚焦感兴趣的人群,降低背景信息干扰,生成高质量密度图.实验结果表明,在多个典型的公共数据集上与具有代表性的人群密度检测方法相比,多尺度特征融合的人群密度检测网络具有良好的准确性和鲁棒性.     

LRSS-Net:轻量级遥感地物分割网络

针对目前基于深度学习的高分辨率遥感图像分割模型由于参数量大、计算复杂而导致高延迟、低响应的问题,提出了一种轻量级遥感地物分割方法,较好的平衡了速度和精度.该方法使用MobileNetV2进行特征粗提取,通过构建空间信息嵌入分支实现不同尺度的特征细提取,不同层次之间引入密集连接以获取密集的上下文信息.解码端设计特征融合优化策略逐层融合不同尺度的特征增加对细粒度特征的感知,同时以反卷积与双线性插值交替的上采样方式减少图像边缘信息丢失.最后采用交叉熵损失与Dice损失结合的方式加快网络收敛速度.为了验证所提方法的有效性,与几种常用的语义分割方法进行了对比实验.实验结果表明,所提算法的分割准确率为93.7%,MIoU为88.01%,可以实现地物的有效分割.     

基于编解码网络的化工驱油图像分割方法

基于深度学习的驱油图像分割是驱油率分析计算的关键步骤,相对于其他方法,基于U形结构的全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks, FCN)在许多不同的图像任务中取得了显著的成效。但在这些结构中,标准卷积具有固定的感受野,不能提取到不同尺度的信息,丢失细节特征,导致分割精度较差,边缘模糊;其次主流模型对噪声的鲁棒性较差,并且信息之间往往会存在冗余,在融合阶段中未能对关键信息有效提取。为解决上述问题,在U-net的基础上引入多尺度信息提取和空间注意力融合并将其集成为多尺度信息提取融合(MIEF)模块,通过提取不同的尺度信息有效地保留了图像细节特征,之后通过空间注意力动态地融合提取到的多尺度信息,增强抗干扰性,实现网络对多尺度信息的有效利用。通过在驱油数据集上进行实验,准确率和MIoU相较于原始U-net网络分别提高了2.55%和1.24%,并与其他方法进行对比,验证了该方法的可行性和有效性。     

改进ASPP及多层次特征语义融合分割方法

为解决图像语义分割中多尺度目标分割困难、类别边界预测不准确等问题，提出一种基于改进空洞空间金字塔池化的多层次特征语义融合分割方法。将深层次网络特征按通道分组，利用分组空洞空间金字塔池化模块捕获每个分组多尺度特征上下文信息；引入条状池化模块对上下文信息补充和完善，增强全局语义信息表达；根据语义引导融合模块建立不同层次特征像素间对应关系，将深层次语义信息以自底向上方式逐步融入到低层次高分辨率图像中。实验结果表明，该方法在PASCAL VOC 2012和Cityscapes公开数据集上分别获得73.1%、71.8%的平均交并比，且在相同精度下，该方法减少了39%的参数量。     

结合全局注意力机制的实时语义分割网络

针对轻量化网络结构从特征图提取有效语义信息不足,以及语义信息与空间细节信息融合模块设计不合理而导致分割精度降低的问题,本文提出一种结合全局注意力机制的实时语义分割网络(global attention mechanism with real time semantic segmentation network ,GaSeNet)。首先在双分支结构的语义分支中引入全局注意力机制,在通道与空间两个维度引导卷积神经网来关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效语义信息;其次在空间细节分支设计混合空洞卷积块,在卷积核大小不变的情况下扩大感受野,以获取更多全局空间细节信息,弥补关键特征信息损失。然后重新设计特征融合模块,引入深度聚合金塔池化,将不同尺度的特征图深度融合,从而提高网络的语义分割性能。最后将所提出的方法在CamVid数据集和Vaihingen数据集上进行实验,通过与最新的语义分割方法对比分析可知,GaSeNet在分割精度上分别提高了4.29%、16.06%,实验结果验证了本文方法处理实时语义分割问题的有效性。     

多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取

针对现有遥感测绘水体提取方法在多源异构遥感数据的信息融合与深层特征提取方面存在的不足,提出了一种基于多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取方法。首先,设计了一种基于多源异构遥感数据输入的网络模型结构解决多源异构遥感数据的多尺度特征融合问题;随后,提出了一种基于改进残差网络的高维卷积单元,对异构遥感数据进行深层特征提取,同时,构建了基于哨兵一号和哨兵二号卫星的全球水体大规模多源异构遥感数据库。对比实验结果表明,以人工遥感影像标注的水体区域分布真值为精度评价基准,所提出的多尺度特征融合算法的水体提取结果,准确率达到了90.12%,相比现有深度学习领域主流的U-Net图像分割模型方法,准确率提高了3.73%以上,有效提升了多源异构遥感数据的大范围水体提取准确性。     

基于多尺度特征融合模型的遥感图像建筑物分割

针对传统深度网络模型难以精确提取建筑物边缘轮廓特征及对不同尺寸建筑物无法自适应提取的问题,提出一种膨胀卷积特征提取的多尺度特征融合深度神经网络模型(Multiscale-feature fusion Deep Neural Networks with dilated convolution,MDNNet)对遥感图像建筑物自动分割的方法。首先在ResNet101模型中引入膨胀卷积扩大提取视野保留更多特征图像分辨率;其次利用多尺度特征融合模块获取多个尺度的建筑物特征并将不同尺度的特征融合;最终利用特征解码模块将特征图恢复到原始输入图像尺寸,实现遥感图像建筑物精确分割。在WHU遥感图像数据集的实验结果表明,提出模型有效克服道路、树木和阴影等因素影响,分割结果有效保留建筑物边界细节信息,有效提升分割精度,像素准确率PA达到0.864,平均交并比mIoU达到0.815,召回率Recall达到0.862。     

最优尺度下的面向对象建筑物提取北大核心CSCD

针对基于面向对象方法提取建筑物准确度与精度不高的问题,提出了一种面积方差最优尺度分割法。该方法利用SPOT 5卫星遥感影像,根据建筑物特征对影像进行多尺度分割,以所有类别分割对象与实际目标匹配程度作为衡量的依据获得最优尺度。在不同尺度等级的对象层次上,根据对象的多特征组合,完成对建筑物分层分类提取。实验结果表明,该方法大大减少了分类的不确定性,获取了较高的精度,为建筑物准确提取提供了思路。     

结合自注意力和特征自适应融合的语义分割算法

针对场景图像语义分割任务中存在多尺度目标以及特征提取网络缺乏对全局上下文信息的获取等问题,设计了一种嵌入改进自注意力机制以及自适应融合多尺度特征的双路径分割算法。在空间路径利用双分支的简易下采样模块进行4倍下采样提取高分辨率的边缘细节信息,使网络对目标边界分割更精确。在语义路径嵌入上下文捕获模块和自适应特征融合模块,为解码阶段提供具有丰富多尺度的高语义上下文信息,并采用类别平衡策略进一步提升分割效果。经过实验验证,该模型在Camvid和Aeroscapes数据集上的MIOU(mean intersection over union)指标分别为59.4％和60.1％,具有较好的分割效果。     

多尺度深度监督的高度近视萎缩病变分割方法

为提升眼底图像的高度近视萎缩病变分割精度,针对不同个体的眼底图像质量良莠不齐及因萎缩病变与相邻组织之间边界较为模糊等引起分割困难的问题,提出具有多尺度深度监督思想的高度近视萎缩病变分割方法。首先开发优化算法使得眼底图像组织结构清晰、风格统一,降低复杂特征的区分难度。由于利用V-Net只能够得到较低的分割精度,因此,通过融合高层与低层的特征形成多尺度特征学习的MS-V-Net,能够提取不同尺度图像中语义信息。更为重要的是,最终对MS-V-Net每个多尺度模块的深度监督形成紧密监督的MSS-V-Net,与原始 V-Net 分割方法相比,提高了网络对重要语义信息的判别性及泛化性能力。实验结果表明,本文方法的Dice盒图呈现出异常值变少,中位数变大,盒子长度变短,上下间隔变小,盒外的2条线变短的趋势,说明有效提升了高度近视萎缩病变图像的分割精度。     

融合深度神经网络和空洞卷积的语义图像分割研究

语义分割是计算机视觉中的基本任务,是对图像中的不同目标进行像素级的分割与分类.针对多尺度的目标分割难题,本文提出了一种基于Res Net网络的方法,通过定义并联支路,将浅层特征图像信息融合到深层特征图像中,提出新的空洞空间金字塔模块,该模块采用并行的不同采样率的空洞卷积进行特征提取与融合,从而更有效的提取不同层的特征以及上下文信息,并且在新模块中加入批规范化计算,增强参数调优的稳定性.本文还采用了Adam自适应优化函数,在训练的过程中,使得每个参数的更新都具有独立性,提升了模型训练的稳定性.本文结果在PASCAL VOC 2012语义分割测试集中取得了77.31%mIOU的成果,优于Deeplab V3的效果.     

多尺度特征金字塔融合的街景图像语义分割

针对街景图像语义分割任务中的目标尺寸差异大、多尺度特征难以高效提取的问题, 本文提出了一种语义分割网络(LDPANet). 首先, 将空洞卷积与引入残差学习单元的深度可分离卷积结合, 来优化编码器结构, 在降低了计算复杂度的同时缓解梯度消失的问题. 然后利用层传递的迭代空洞空间金字塔, 将自顶向下的特征信息依次融合, 提高了上下文信息的有效交互能力; 在多尺度特征融合之后引入属性注意力模块, 使网络抑制冗余信息, 强化重要特征. 再者, 以通道扩展上采样代替双线插值上采样作为解码器, 进一步提升了特征图的分辨率. 最后, LDPANet方法在Cityscapes和CamVid数据集上的精度分别达到了91.8%和87.52%, 与近几年网络模型相比, 本文网络模型可以精确地提取像素的位置信息以及空间维度信息, 提高了语义分割的准确率.     

基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割

针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息,加强网络对小目标物体的识别能力;采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径提取判别特征,使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息,从而降低精度损失。在CamVid和Aeroscapes数据集上验证该算法,平均交并比分别可达70.5%和51.8%,相比于当前主流的双路径语义分割模型有所提升,结果验证了所提算法的有效性。     

基于全融合网络的三维点云语义分割

为提高室内场景的点云语义分割精度,设计了一个全融合点云语义分割网络。网络由特征编码模块、渐进式特征解码模块、多尺度特征解码模块、特征融合模块和语义分割头部组成。特征编码模块采用逆密度加权卷积作为特征编码器对点云数据进行逐级特征编码,提取点云数据的多尺度特征;然后通过渐进式特征解码器对高层语义特征进行逐层解码,得到点云的渐进式解码特征。同时,多尺度特征解码器对提取的点云多尺度特征分别进行特征解码,得到点云多尺度解码特征。最后将渐进式解码特征与多尺度解码特征融合,输入语义分割头部实现点云的语义分割。全融合网络增强了网络特征提取能力的鲁棒性,实验结果也验证了该网络的有效性。     

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。     

融合注意力和多尺度特征的街景图像语义分割

为了解决在街道场景图像语义分割任务中传统U-Net网络在多尺度类别下目标分割的准确率较低和图像上下文特征的关联性较差等问题,提出一种改进U-Net的语义分割网络AS-UNet,实现对街道场景图像的精确分割.首先,在U-Net网络中融入空间通道挤压激励(spatial and channel squeeze&excitation block, scSE)注意力机制模块,在通道和空间两个维度来引导卷积神经网络关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效的语义信息;其次,为了获取图像的全局上下文信息,聚合多尺度特征图来进行特征增强,将空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)多尺度特征融合模块嵌入到U-Net网络中;最后,通过组合使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来解决街道场景目标类别不平衡的问题,进一步提升分割的准确性.实验结果表明,在街道场景Cityscapes数据集和Cam Vid数据集上AS-UNet网络模型的平均交并比(mean intersection over union, MIo U)相较于传统U-Net网络分别提...     

融合PVTv2和多尺度边界聚合的结直肠息肉分割算法

考虑到结直肠息肉图像中病灶区域和周围粘液存在对比度低、边界模糊和形状不规则等复杂特性,导致现有大部分算法无法实现高精准的分割结直肠息肉。鉴于以上难点,提出一种融合PVTv2和多尺度边界聚合的结直肠息肉分割算法。首先,利用PVTv2逐层提取肠息肉图像中的病灶特征,解决传统卷积神经网络对病灶区域特征提取能力不足的问题;然后,针对网络对复杂病灶区域的空间特征信息表征能力不强的问题,在网络跳跃连接处构建多尺度上下文空间感知模块;其次,设计多尺度挤压适配融合模块聚合不同尺度的特征信息,以减少各个尺度特征的语义差异;最后,为进一步加强边缘细节特征的识别能力,创造性构造残差轴向双边界细化模块。该算法在Kvasir-SEG和CVC-ClinicDB数据集上进行大量实验验证,其相似性系数分别为93.29%和94.52%,平均交并比分别为88.36%和89.88%。实验结果表明,对于复杂的病灶区域以及病灶边界模糊的情况,所提算法在分割精度上均有较大的提升。     

一种面向散乱点云语义分割的深度残差?特征金字塔网络框架

针对当前基于深度学习的散乱点云语义特征提取方法通用性差以及特征提取不足导致的分割精度和可靠性差的难题, 提出了一种散乱点云语义分割深度残差?特征金字塔网络框架. 首先, 针对当前残差网络在卷积方式上的局限性, 定义一种立方体卷积运算, 不仅可以通过二维卷积运算实现三维表示点的高层特征的抽取, 还可以解决现有的参数化卷积设计通用性差的问题;其次, 将定义的立方体卷积计算与残差网络相结合, 构建面向散乱点云语义分割的深度残差特征学习网络框架; 进一步, 将深度残差网络与特征金字塔网络相结合, 实现三维表示点高层特征多尺度学习与散乱点云场景语义分割. 实验结果表明, 本文提出的立方体卷积运算具有良好的适用性, 且本文提出的深度残差?特征金字塔网络框架在分割精度方面优于现存同类方法.