注意力优化RetinaNet的多尺度目标检测算法

针对目标检测算法RetinaNet在多尺度物体检测任务中存在利用特征上下文信息和多尺度特征融合不充分及边界框回归不够快速精准的问题,提出了一种注意力优化RetinaNet的多尺度目标检测算法。在特征提取模块嵌入无参数的3D注意力机制,来充分利用特征上下文信息;同时,构建了特征融合细化模块,实现多尺度融合特征的细化和增强;使用距离交并比(Distance Intersection over Union, DIoU)损失函数优化定位损失,提升边界框回归精准度。为了论证该方法的有效性,分别在PASCAL VOC数据集和MS COCO数据集上进行实验。改进模型的检测精度分别达到了82.1%、52.3%,其中,小目标、中目标和大目标的检测精度相比原算法分别提升了1.9%、1.1%和1.4%。     

基于改进CenterNet的水下目标检测算法

针对常规目标检测器检测水下目标时存在特征提取困难、目标漏检等问题,提出一种改进CenterNet的水下目标检测算法。首先,使用高分辨率人体姿态估计网络HRNet代替CenterNet模型中的Hourglass-104骨干网络,降低模型参数量,提升网络推理速度;其次,引入瓶颈注意力模块,在空间维度及通道维度进行特征增强,使网络关注重要目标特征信息,提高检测精度;最后,构建特征融合模块,融合网络内部丰富的语义信息和空间位置信息,并利用感受野模块增强融合后的特征,提高网络多尺度目标检测能力。在URPU水下目标检测数据集上进行实验,与CenterNet相比,所提算法的检测精度可达77.4%,提升1.5个百分点,检测速度为7 frame/s,提升35.6%,参数量为30.4 MB,压缩84.1%,同时与其他主流目标检测算法相比具有更高的检测精度,在水下目标检测任务上更具优势。     

基于改进Shuffle-RetinaNet的红外车辆检测算法

针对当前红外场景下多尺度车辆检测精度欠佳且算法模型复杂度高的问题，提出了基于Shuffle-RetinaNet的红外车辆检测算法。该算法以RetinaNet网络为基础，并选用ShuffleNetV2作为特征提取网络。提出双分支注意力模块，通过双分支结构和自适应融合方法增强网络对红外图像中目标关键特征的提取能力；优化特征融合网络，集成双向交叉尺度连接和快速归一化融合，增强目标多尺度特征的表达能力；设置校准因子增强分类和回归之间的任务交互，提高目标分类和定位的准确性。该算法在自建红外车辆数据集上的检测精度达到92.9%，参数量为11.74×10⁶，浮点计算量为24.35×10⁹，同时在公开红外数据集FLIR ADAS上也展现出较好的检测性能。实验结果表明：该算法具有较高的检测精度，且模型复杂度低，在红外车辆检测领域具有较高的应用价值。     

基于改进RetinaNet的宫颈异常细胞检测算法

宫颈异常细胞特征细微难以提取、小目标容易漏检、细胞边界回归不准确导致异常细胞检测精度不高，鉴于此，本文提出了一种结合注意力的全尺度特征融合RetinaNet(AFF-RetinaNet)宫颈异常细胞检测算法。首先，采用ResNeSt-50作为特征提取网络提取宫颈异常细胞的细微特征；其次，引入平衡特征金字塔（BFP）结构，对所有特征层进行全尺度融合，增强小目标的语义信息，并利用BFP中的非局部注意力模块获取图像的全局信息，以进一步增强特征空间的语义信息；最后，采用CIoU Loss作为回归分支的损失函数，以提高对异常细胞边界回归的准确率。另外，针对实际应用场景，基于AFF-RetinaNet算法实现了全视野宫颈细胞病理学图像（WSI）推理流程，并基于该推理流程对WSI中的异常细胞进行了检测。AFF-RetinaNet在宫颈异常细胞数据集上的平均精度均值（mAP）为83.4%，其中对小目标的mAP值（mAP-s）达到了24.4%，相较于基准RetinaNet算法分别提高了3.2个百分点和10.8个百分点。基于AFF-Retina的WSI推理结果在感兴趣区域中的mAP为70.8%。实验结果表...     

融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量行人检测

针对复杂道路场景下行人检测精度与速度难以提升的问题,提出一种融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量级行人检测算法。首先以高性能检测器YOLOX为基础框架,构建多尺度轻量卷积并嵌入主干网络中,以获取多尺度特征信息。然后设计了一种端到端的轻量特征引导注意力模块,采用跨维通道加权的方式将空间信息与通道信息融合,引导模型关注行人的可视区域。最后为减少模型在轻量化过程中特征信息的损失,使用增大感受野的深度可分离卷积构建特征融合网络。实验结果表明,相比于其他主流检测算法,所提算法在KITTI数据集上达到了71.03%的检测精度和80 FPS的检测速度,在背景复杂、密集遮挡、尺度不一等场景中都具有较好的鲁棒性和实时性。     

基于cosSTR-YOLOv7的多尺度遥感小目标检测

针对地理空间遥感图像存在目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等而造成目标检测精度不高的问题,提出了一种基于Swin Transformer(STR)和YOLOv7的多尺度遥感小目标检测算法cosSTR-YOLOv7。以YOLOv7作为基线网络,首先,使用STR模块替换主干网络中的E-ELAN模块,并利用余弦注意力机制和后正则化方法将其改进为cosSTR模块,以提升模型训练的稳定性;其次,在Neck部分构建新的特征融合层,以减少特征信息丢失;然后,在预测部分增加小目标预测层,以提升模型对小目标的检测能力;最后,采用新的SIoU损失函数计算定位损失,以加快模型收敛速度。利用遥感数据集DIOR进行实验,实验结果表明,所提算法平均精度均值(mAP)达到92.63%,对比原YOLOv7算法提高了3.73个百分点,对多尺度小目标的检测性能有显著提高。     

多尺度语义信息融合的目标检测

针对当前目标检测算法对小目标及密集目标检测效果差的问题,该文在融合多种特征和增强浅层特征表征能力的基础上提出了浅层特征增强网络(SEFN),首先将特征提取网络VGG16中Conv4_3层和Conv5_3层提取的特征进行融合形成基础融合特征;然后将基础融合特征输入到小型的多尺度语义信息融合模块中,得到具有丰富上下文信息和空间细节信息的语义特征,同时把语义特征和基础融合特征经过特征重利用模块获得浅层增强特征;最后基于浅层增强特征进行一系列卷积获取多个不同尺度的特征,并输入各检测分支进行检测,利用非极大值抑制算法实现最终的检测结果。在PASCAL VOC2007和MS COCO2014数据集上进行测试,模型的平均精度均值分别为81.2%和33.7%,相对于经典的单极多盒检测器(SSD)算法,分别提高了2.7%和4.9%;此外,该文方法在检测小目标和密集目标场景上,检测精度和召回率都有显著提升。实验结果表明该文算法采用特征金字塔结构增强了浅层特征的语义信息,并利用特征重利用模块有效保留了浅层的细节信息用于检测,增强了模型对小目标和密集目标的检测效果。     

多尺度语义信息融合的目标检测

针对当前目标检测算法对小目标及密集目标检测效果差的问题,该文在融合多种特征和增强浅层特征表征能力的基础上提出了浅层特征增强网络(SEFN),首先将特征提取网络VGG16中Conv4_3层和Conv5_3层提取的特征进行融合形成基础融合特征;然后将基础融合特征输入到小型的多尺度语义信息融合模块中,得到具有丰富上下文信息和空间细节信息的语义特征,同时把语义特征和基础融合特征经过特征重利用模块获得浅层增强特征;最后基于浅层增强特征进行一系列卷积获取多个不同尺度的特征,并输入各检测分支进行检测,利用非极大值抑制算法实现最终的检测结果.在PASCAL VOC2007和MS COCO2014数据集上进行测试,模型的平均精度均值分别为81.2％和33.7％,相对于经典的单极多盒检测器(SSD)算法,分别提高了2.7％和4.9％;此外,该文方法在检测小目标和密集目标场景上,检测精度和召回率都有显著提升.实验结果表明该文算法采用特征金字塔结构增强了浅层特征的语义信息,并利用特征重利用模块有效保留了浅层的细节信息用于检测,增强了模型对小目标和密集目标的检测效果.     

用于卫星遥感图像的多尺度目标检测算法

为解决在卫星遥感图像的多尺度目标检测中出现的背景混乱、小目标检测精度低、漏检率高等问题，提出一种用于卫星遥感图像的多尺度目标检测算法。在主干网络中使用通道和空间注意力模块，并重新设计特征融合网络，实现上采样-下采样-上采样的多重融合，并在其中加入通道权重参数，让网络更加关注重要的层次，实现不同层次特征信息的充分利用，使细节特征信息得到增强。在DIOR数据集中的实验结果表明，所提算法不仅显著提升对小目标的检测效果，而且提高对复杂场景中目标的检测精度，与YOLOv5m相比，对部分较小或者复杂的目标检测效果提升明显，精度提升4.5个百分点以上，整体精度提升3.1个百分点。     

联合特征增强和锚点自动生成的遥感图像高精度目标检测

目标检测是遥感图像处理领域中一项重要而具有挑战性的任务,针对遥感图像中目标尺度差异较大以及方向分布随机等导致的遥感图像多尺度目标检测精度较低问题,本文提出一种基于特征增强和锚点框自动生成模块的目标检测方法。该方法在ResNet50网络中加入可操控的空洞卷积模块,并以此为基础设计了增强特征金字塔网络,提高网络对于目标多尺度特征表达能力。在区域建议网络中利用锚点框自动生成模块自主学习锚点框的位置和形状,以此获得更为稀疏和高质量的候选区域。本文在NWPU VHR-10数据集和飞机目标数据集上与多种基于卷积神经网络的目标检测算法进行对比实验,结果表明,本文所提方法在两个数据集上的mAP均为最优,分别为99.2%和87.7%,该方法具有较强的尺度自适应能力,有效的提高了遥感图像多尺度目标检测的精度。      

基于增强特征融合网络的安全帽佩戴检测

佩戴安全帽是保证工人施工安全的重要方式之一。现有的安全帽检测器的检测精度与速度都有待提高，这使得这些检测器难以大规模应用于实际的生产活动中。针对这些问题，文中推出了基于EfficientDet的安全帽检测器，并在此基础上从特征融合的角度对其进行了改进。该模型通过使用特征补充的方式减少了特征融合过程中的信息损失，并利用改进的特征金字塔及自适应空间融合模块提升了融合的效率，最终达到提升性能的目的。实验表明，文中改进的模型在安全帽佩戴数据集上的精确率达到83.03%,相较于未改进的模型有所提升，且模型大小没有明显增加。该模型在PASCAL VOC 2007上的精确率则达到了82.76%。     

多模型融合的孪生网络视觉跟踪

为提升孪生网络视觉跟踪算法的准确性,提出一种融合多任务差异化同质型模型的孪生网络视觉跟踪算法。首先在决策层对孪生网络视觉跟踪模型与目标分割模型进行融合,然后结合多尺度搜索区域、目标上下文特征、多学习率模型更新策略进行跟踪。在标准数据集VOT、OTB、LaSOT、UAV123上进行算法评估。实验结果表明,所提算法在遮挡、快速运动、光照变化等干扰下可以稳定跟踪目标。     

基于关系融合和特征分解的车辆重识别算法

在车辆重识别(re-identification,Re-ID) 任务中,通过对全局及局部信息的联合提取已成为目前主流的方法,是许多重识别模型在提取局部信息时只关注了丰富程度而忽略了完整性。针对该问题,提出了一种基于关系融合和特征分解的算法。该算法从空间与通道维度出发,设计对骨干网络所提取的特征沿垂直、水平、通道3维度分割,首先,为了更好地凸显车辆的前景区域,提出一种混合注意力模块(mixed attention module,MAM) ,之后,为了在空间维度上挖掘丰富特征信息的同时使得网络关注更完整的感兴趣区域,设计对垂直及水平方向的分割后的特征实现基于图的关系融合。为了赋予网络捕捉更具判别性信息的能力,在通道方向上对分割后的局部特征实现特征分解。最后,在全局分支特征与局部分支下所提取的鲁棒性特征的共同作用下实现车辆重识别。实验结果表明,本文算法在两个主流车辆重识别数据集上取得了更先进的性能。     

基于特征增强模块的小尺度行人检测

行人检测中,小尺度行人时常被漏检、误检。为了提升小尺度行人的检测准确率并且降低其漏检率,该文提出一个特征增强模块。首先,考虑到小尺度行人随着网络加深特征逐渐减少的问题,特征融合策略突破特征金字塔层级结构的约束,融合深层、浅层特征图,保留了大量小尺度行人特征。然后,考虑到小尺度行人特征容易与背景信息发生混淆的问题,通过自注意力模块联合通道注意力模块建模特征图空间、通道关联性,利用小尺度行人上下文信息和通道信息,增强了小尺度行人特征并且抑制了背景信息。最后,基于特征增强模块构建了一个小尺度行人检测器。所提方法在CrowdHuman数据集中小尺度行人的检测准确率为19.8%,检测速度为22帧/s,在CityPersons数据集中小尺度行人的误检率为13.1%。结果表明该方法对于小尺度行人的检测效果优于其他对比算法且实现了较快的检测速度。     

面向小样本SAR图像识别的自注意力多尺度特征融合网络

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像标签难以大量获取,存在着大量小样本SAR数据集。SAR图像充满着散斑噪声,直接将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）应用在小样本SAR数据集上难以提取有效特征。针对以上问题,本文提出了一种面向小样本SAR图像识别的自注意力多尺度特征融合网络。首先,将自注意力机制与幽灵模块相结合构建自注意力幽灵模块,并利用该模块替代经典的卷积操作提取SAR图像特征。其次,在网络中添加通道混洗单元以构建多尺度信息融合支路。最后,引入知识蒸馏对设计的网络进行压缩,进一步控制网络参数量。实验结果表明,本文方法在不同工作条件下采集的MSTAR数据集上具有出色的识别性能,在构建的小样本SAR数据集上也表现出良好的鲁棒性。      

融合灰度与显著性特征的空中红外目标跟踪

针对红外目标特征简单且信息量少导致跟踪精度不高,提出一种基于灰度和显著性特征融合的核相关滤波算法用于空中红外目标跟踪。首先,在保证目标足够特征信息量的前提下对较大的目标进行不同等级压缩。然后将提取的二维灰度特征与显著性特征按页方式进行拼接扩展成三维特征,再将融合的特征用于核相关滤波。实验表明所提算法能够适应多种环境下的空中红外目标跟踪,跟踪精度和成功率典型值分别达到84.8%和63.9%,较大部分算法有很大提高,平均跟踪速度高达125 f/s,体现出了良好的实时性。因此,本文提出的算法在保证实时性的同时提高了跟踪的可靠性,具有一定的实用意义。     

特征增强和双线性特征向量融合的移动端工业货箱文本检测

在实际工业环境下,光线昏暗、文本不规整、设备有限等因素,使得文本检测成为一项具有挑战性的任务。针对此问题,设计了一种基于双线性操作的特征向量融合模块,并联合特征增强与半卷积组成轻量级文本检测网络RGFFD（ResNet18+GhostModule+特征金字塔增强模块（feature pyramid enhancement module, FPEM）+ 特征融合模块（feature fusion module,FFM）+可微分二值化（differenttiable binarization,DB））。其中,Ghost模块内嵌特征增强模块,提升特征提取能力,双线性特征向量融合模块融合多尺度信息,添加自适应阈值分割算法提高DB模块分割能力。在实际工厂环境下,采用嵌入式设备UP2 board对货箱编号进行文本检测,RGFFD检测速度达到6.5 f/s。同时在公共数据集ICDAR2015、Total-text上检测速度分别达到39.6 f/s和49.6 f/s,在自定义数据集上准确率达到88.9%,检测速度为30.7 f/s。