基于RGB-T图像的双流残差扩张网络人群计数算法

在人群计数中，针对尺度变化、行人分布不均以及夜间较差成像条件，提出了一种基于RGBT(RGB-Thermal)图像的多模态人群计数算法，称为双流残差扩张网络，它由前端特征提取网络、多尺度的残差扩张卷积模块和全局注意力模块所构成。其中，前端网络用来提取RGB特征和热特征，扩张卷积模块进一步提取不同尺度的行人特征信息，全局注意力模块用来建立全局特征之间的依赖关系。此外，还引入了一种新的多尺度差异性损失，以提高网络的计数性能。为评估该方法，在RGBTCC(RGBT Crowd Counting)数据集和DroneRGBT数据集上进行了对比实验。实验结果表明，在RGBTCC数据集上与CMCRL(Cross-modal Collaborative Representation Learning)算法相比该算法的GAME(0)(Grid Average Mean absolute Errors)和RMSE(Root Mean Squared Error)分别降低了0.8和3.49，在DroneRGBT数据集上与MMCCN(Multi-Modal Crowd Counting Network)算法比...     

基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法

现有人群计数算法采用多列融合结构来解决单一图像的多尺度问题,但该处理方法不能有效利用低层特征信息,从而导致最终人群计数结果不准确。针对这一缺陷,文中提出一种基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法。该算法的前端利用改进VGG16网络提取低级特征信息。算法后端主分支基于残差密集连接结构,利用残差网络和密集网络结合方式捕获层与层间的特征信息,可高效捕获多尺度信息。侧分支通过引入注意力机制,生成对应尺度注意力图,有效区分特征图的背景和前景,降低了背景噪声的影响。采用3个主流公开数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法计数有效且计数准确率优于其他算法。     

基于通道注意力机制和多尺度卷积的行人重识别

针对真实环境中由于复杂背景和物体遮挡、角度变换、行人姿态变化带来的行人重识别(person re-identification,person re-ID) 问题,设计了基于通道注意力(efficient channel attention,ECA) 机制和多尺度卷积(poly-scale convolution,PSConv) 的行人重识别模型。首先利用残差网络提取全局特征,在网络末端加入基于ECA机制及PSConv的特征融合模块,将全局特征和该模块提取的全局特征进行融合,之后将新的全局特征进行分割得到局部特征,最后将新的全局特征和分割得到的局部特征融合得到最终特征,并计算损失函数。模型在Market1501和DukeMTMC-reID 数据集上进行实验验证。在Market1501数据集中,Rank-1和平均精度均值分别达到94.3%和85.2%,在DukeMTMC-reID数据集中,上述两参数分别达到86.3%和75.4%。实验结果可知,该模型可应对实际环境中的复杂情况,增强行人特征的辨别力,有效提高行人重识别的准确率和精度。     

基于多尺度及双注意力机制的小尺寸人群计数

本文针对背景干扰、特征信息不足以及尺度剧烈变化等问题,提出了一种基于多尺度及双注意力机制(Multi-Scale and Dual Attention,MSDA)的小尺寸人群计数网络.MSDA网络主要由空间一通道双注意力(Spatial Channel-dual Attention,SCA)模块和多尺度特征融合(Multi-scale Feature Fusion,MFF)模块构成.MFF模块将特征送入三列拥有不同卷积核的膨胀卷积来扩大小目标的空间尺度,再通过特征级联及卷积操作进行多尺度特征融合;SCA模块把特征送入通道注意力网络,使用空间注意力中的池化操作及逐像素相乘操作加强细节信息;最后将处理好的特征送入密度图生成模块,通过1 x 1卷积获得密度图.在Mall数据集和Shanghaitech数据集上进行了测试,取得了较好的准确率与鲁棒性.     

基于多尺度注意力网络的行人属性识别算法

为了提高行人属性识别的准确率,提出了一种基于多尺度注意力网络的行人属性识别算法。为了提高算法的特征表达能力和属性判别能力,首先,在残差网络ResNet50的基础上,增加了自顶向下的特征金字塔和注意力模块,自顶向下的特征金字塔由自底向上提取的视觉特征构建;然后,融合特征金字塔中不同尺度的特征,为每层特征的通道注意力赋予不同的权重。最后,改进了模型损失函数以减弱数据不平衡对属性识别率的影响。在RAP和PA-100K数据集上的实验结果表明,与现有算法相比,本算法对行人属性识别的平均精度、准确度、F1性能更好。     

基于多头类特定残差注意力和图卷积的多标签图像分类算法

针对ML-GCN中全局最大池化所获得的图像特征对特定类别在不同图像区域上缺乏针对性和丢失图像局部特征信息的问题,提出了类特定残差注意力(CSRA)模块.该模块可以有效捕获不同类别对象所占据的不同空间区域.此外,将提出的类特定残差注意力与图卷积神经网络相结合,提出了基于多头类特定残差注意力与图卷积的多标签图像分类算法(ML-CSRA).首先利用卷积神经网络提取通用的图像特征图,之后将提出的类特定残差注意力扩展为多头形式,并将其应用于通过卷积神经网络提取到的通用图像特征图,提取各个区域对应不同类别的特征.最后将图卷积神经网络提取的标签相关特征与多头类特定残差注意力提取的图像特征结合,得到最后的多标签图像分类结果.在MS-COCO 2014和VOC-2007数据集上的实验结果表明提出算法在所有评估指标上都优于目前已有算法.     

基于多尺度和注意力融合学习的行人重识别

行人重识别的关键依赖于行人特征的提取,卷积神经网络具有强大的特征提取以及表达能力。针对不同尺度下可以观察到不同的特征,该文提出一种基于多尺度和注意力网络融合的行人重识别方法(MSAN)。该方法通过对网络不同深度的特征进行采样,将采样的特征融合后对行人进行预测。不同深度的特征图具有不同的表达能力,使网络可以学习到行人身上更加细粒度的特征。同时将注意力模块嵌入到残差网络中,使得网络能更加关注于一些关键信息,增强网络特征学习能力。所提方法在Market1501, DukeMTMC-reID和MSMT17_V1数据集上首位准确率分别到了95.3%, 89.8%和82.2%。实验表明,该方法充分利用了网络不同深度的信息和关注的关键信息,使模型具有很强的判别能力,而且所提模型的平均准确率优于大多数先进算法。     

基于多层级特征融合的行人重识别算法

针对行人遮挡、姿态变化等现象造成当前行人重 识别算法精度不高的问题,提出一 种基于多层级特征融合的行人重识别算法。首先通过自注意力机制骨干网络ResNeSt提取图 像特征中的短距离信息;其次通过多尺度 金字塔卷积(pyramid convolution,Pyconv) 分支网络提取图像中长像素关 联特征信息,提高模型表达能力;最后使用一种统一形式且可学习的广义均值池化 (generalized mean pooling,GEM) 替代传统平均池化层,达到关注不同区域特征差异性目的。测试阶段添加平均逆消极惩罚 (mINP)作为新评价指标。实验结果表明,本文所提算法在多个数据集上均展现出优势,在 DukeMTMC-ReID数据集上Rank-1达到了90.9%,mAP达到了89.8%。     

基于RDA-Net模型的遥感影像云与云阴影检测方法

针对目前大多数云与云阴影检测方法容易产生误检、边缘细节丢失严重以及检测不够精确的问题,提出一种基于双注意力卷积神经网络模型(RDA Net)的遥感影像云与云阴影检测方法.模型中引入双注意力模块可以有效捕获全局特征的依赖关系,使用递归残差模块可以避免深层网络出现退化,改进空洞空间金字塔池化模块在不改变特征图尺寸的前提下可以提取图像的多尺度特征.首先对遥感影像数据集进行预处理并制作对应的标签,然后利用高分一号WFV遥感影像数据集进行训练和测试.实验结果表明,所提方法有效提高云与云阴影的检测精度,在复杂条件下仍能获得较好的云与云阴影的边缘细节.     

增强型多尺度残差网络的图像超分辨率重建算法

现有的图像超分辨率重建算法大多具有极深的网络结构导致参数量过大，并且不能充分提取特征。为了解决以上问题，提出了一种基于增强型多尺度残差网络（EMSRN）的图像超分辨率重建算法。该网络主要由多个增强型多尺度残差块（EMSRB）组成，通过使用残差块和并行的多空洞率的空洞卷积组构建该模块的骨干结构，获取了图像的局部和全局多尺度特征的同时有效减小了网络参数量。在模块最后使用通道注意力机制自适应地对提取到的特征进行加权，使网络更多地关注高频信息。实验结果表明，比起基础的多尺度残差网络，所提算法将峰值信噪比（PSNR）提升了0.53 dB，结构相似性（SSIM）达到了0.9782。相比于增强型深度超分辨率网络，参数量仅为其31.7%，却取得了近似的重建表现。     

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。     

基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数算法

密集人群计数是计算机视觉领域的一个经典问题,仍然受制于尺度不均匀、噪声和遮挡等因素的影响.该文提出一种基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数方法.深度网络包括主干网络、特征提取网络和特征融合网络.其中,特征提取网络包括特征支路和注意力支路,采用由并行卷积核函数组成的新型多尺度模块,能够更好地获取不同尺度下的人群特征,以...     

基于时空注意力网络的中国手语识别

手语识别广泛应用于聋哑人与正常人之间的交流中。针对手语识别任务中时空特征提取不充分而导致识别率低的问题,提出了一种新颖的基于时空注意力的手语识别模型。首先提出了基于残差3D卷积网络(Residual 3D Convolutional Neural Network,Res3DCNN)的空间注意力模块,用来自动关注空间中的显著区域；随后提出了基于卷积长短时记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory,ConvLSTM)的时间注意力模块,用来衡量视频帧的重要性。所提算法的关键在于在空间中关注显著区域,并且在时间上自动选择关键帧。最后,在CSL手语数据集上验证了算法的有效性。     

一种有效融合多尺度特征的图像语义分割方法

卷积神经网络在高级计算机视觉任务中展现出强 大的特征学习能力,已经在图像语义 分割任务 中取得了显著的效果。然而,如何有效地利用多尺度的特征信息一直是个难点。本文提出一 种有效 融合多尺度特征的图像语义分割方法。该方法包含4个基础模块,分别为特征融合模块(feature fusion module,FFM)、空 间信息 模块(spatial information module,SIM)、全局池化模块(global pooling module,GPM)和边界细化模块(boundary refinement module,BRM)。FFM采用了注意力机制和残差结构,以提高 融合多 尺度特征的效率,SIM由卷积和平均池化组成,为模型提供额外的空间细节信息以 辅助定 位对象的边缘信息,GPM提取图像的全局信息,能够显著提高模型的性能,BRM以残差结构为核心,对特征图进行边界细化。本文在全卷积神经网络中添加4个基础模块, 从而有 效地利用多尺度的特征信息。在PASCAL VOC 2012数据集上的实验结 果表明该方法相比全卷积神 经网络的平均交并比提高了8.7%,在同一框架下与其他方法的对比结 果也验证了其性能的有效性。     

改进YOLOv5s算法的地铁场景行人目标检测

地铁场景行人目标存在大小不一、不同程度遮挡以及环境过暗导致目标模糊等问题，很大程度影响了行人目标检测的准确性。针对上述问题，本研究提出了一种改进YOLOv5s目标检测算法以增强地铁场景行人目标检测的效果。构建地铁场景行人数据集，标注对应标签，进行数据预处理操作。本研究在特征提取模块中加入深度残差收缩网络，将残差网络、注意力机制和软阈值化函数相结合以增强有用特征信道，削弱冗余特征信道；利用改进空洞空间金字塔池化模块，在不丢失图像信息的前提下获得多尺度、多感受野的融合特征，有效捕获图像全局上下文信息；设计了一种改进非极大值抑制算法，对目标预测框进行后处理，保留检测目标最优预测框。实验结果表明：提出的改进YOLOv5s算法能有效提高地铁场景行人目标检测的精度，尤其对小行人目标和密集行人目标的检测，效果提升更为显著。     

基于局部和全局特征融合的二阶段人脸图像修复算法研究

针对大面积不规则破损的人脸图像修复过程中出现的伪影和不连贯问题,提出一种基于特征融合和多尺度注意力机制的二阶段人脸图像修复算法。在粗修复网络增加全局和局部特征分支来处理编码器的输出。其中,局部特征分支使用多尺度空洞卷积和门控残差连接来聚合上下文信息,并与全局特征分支的输出进行正交融合,提高局部特征与全局特征的相关性,减少特征冗余。在精修复网络增加平均和最大金字塔池化模块,其中,平均池化用于捕捉整体统计信息,最大池化用于提取空间上显著的特征并保留关键信息,并利用通道-空间注意力机制进行图像特征结构调整和纹理生成。最后,构建了一个包括多尺度结构相似性损失的复合函数对网络进行训练。实验结果表明,所提算法在主观和客观评价指标上均优于现有算法。     

基于改进自注意力神经网络的X光安检识别

针对X光安检图像中存在背景信息复杂以及物体相互遮挡的情况，以YOLOv5m模型为基础，改进自注意力机制，提出新的视觉自注意力机制与卷积模型结合的叠加混合模型YOLOv5m-CRCS。该网络在视觉自注意力机制中，加入相对位置编码，引入高效变体卷积(TVConv)和动态归一化(DTN),增强图像特征中的全局语义信息和位置信息。在网络特征融合阶段将坐标注意力(CA)与改进后的自注意力机制结合，进一步加强输出特征中的位置关系信息，同时引入改进的双自注意力模块，将残差卷积模块(CSPLayer)与双自注意力叠加混合，使得每个输出在原有特征的基础上增加了全局特征的相关性。在X光安检数据集上的实验结果表明，与原始目标检测网络相比，所提出模型的识别精度提高了4.72%,明显降低了由于X光安检图像中的背景信息复杂、相互遮挡而出现的漏检情况。     

多尺度特征融合U-Net的遥感影像黑臭水体智能检测

研究采用卫星遥感技术获取高分辨率遥感影像水体样本数据集,基于深度卷积神经网络从高分辨遥感影像中提取水体并进行黑臭水体智能监测,提出了一种改进U-Net的黑臭水体检测网络模型(IWDNet)。基于U-Net结构引入跳跃式多尺度特征融合,结合通道注意力机制、卷积注意力模块、通道与空间注意力机制生成不同多尺度特征融合注意力机制(MFFAM)模块进行对比,并引入空洞卷积扩大网络感受野,最终实现黑臭水体的识别检测。实验证明：基于跳跃式多尺度融合与CBAM注意力机制的黑臭水体检测网络(MFFCBAM-IWNet)模型有效提升了识别精度,在高分辨遥感影像水体样本数据集上表现最佳,总体精度达98.56%,Kappa系数达0.978 4。     

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。      

基于改进PSPNet的桥梁裂缝图像分割算法

针对传统桥梁裂缝检测算法检测精度低和现有的主流语义分割算法容易丢失裂缝图像细节信息、结果不连续等问题,提出了一种基于改进PSPNet的桥梁裂缝图像分割算法.首先使用无人机采集桥梁图像,通过图像增强处理得到桥梁裂缝数据集;其次通过带有扩张卷积的残差网络初步提取裂缝特征;接着将提取到的特征送入到空间位置自注意力模块(SPAM)和金字塔池化模块的串联结构中,使其能够在空间维度上获得丰富的上下文信息.实验结果表明,与现有的主流语义分割算法相比,所提算法得到的裂缝细节更加丰富,各项分割指标都有较为显著的提升,平均交并比达到84.31％,并能对细小桥梁裂缝进行准确、完整提取.