多尺度特征图分类再提取的目标检测算法

为提高SSD算法检测目标的能力,提出了一种对多尺度特征图进行分类再提取的目标检测算法.该算法将SSD特征金字塔中多个不同尺度的特征图分为低层和高层两类特征图.针对低层特征图所处位置网络深度不够导致的特征表示能力不足,设计了SFE(Shallow Feature Enhancement)模块提取特征从而增加网络深度,最终提高对小目标的检测能力;高层特征图采用两段反卷积的方式,将更深层提取的语义信息融入特征图,从而提高对中等目标和大目标的检测能力.同时提出了减弱反卷积棋盘格效应的回流式反卷积的方法.在Pascal VOC 2007测试集上进行验证后的结果表明,本文算法的mAP值达到了79.6%,相比SSD算法提高了2.4%.     

分段反卷积改进SSD的目标检测算法

针对当前SSD算法低层特征图语义信息不足导致存在小目标漏检以及误检的问题,提出一种基于分段反卷积改进SSD的目标检测算法SD-SSD(Segmented Deconvolution-Single Shot MultiBox Detector).根据SSD模型低层特征图语义信息提取不足,高层特征图边缘信息丢失过多,本文重...     

基于多速率空洞卷积的多尺度水下小目标检测

水下场景成像条件复杂、小目标的分辨率低且信息量少而难以提取有效的特征信息，导致水下小目标检测识别率低并且虚警率高。针对该问题，提出一种基于多速率空洞卷积的多尺度水下小目标检测方法。使用主干网络模型DarkNet53进行特征提取得到高层语义信息，采用多速率空洞卷积模块扩大网络的感受野，通过调整扩张率在更大像素范围内获取特征信息，并添加残差结构保证小目标定位的详细信息。为恢复小目标的分辨率，利用反卷积模块对图像细节进行重建，在不同分辨率的特征图上学习细节特征。在此基础上，通过特征金字塔结构将更丰富的多尺度上下文信息引入反卷积层，使多个层次的特征跨尺度学习以增强小目标的定位和分类，并对特征融合后的每一层输出进行特征整合和筛选，得到最终的预测结果。实验结果表明，该方法在Pascal VOC2007和URPC2018公共数据集上分别取得了82.6%和81.5%的mAP，在检测速度上分别达到34.4和34.2帧/s，能够在保证实时检测的基础上有效增强水下小目标的检测能力。     

面向车辆检测的扩张全卷积神经网络

近年来,深度学习方法被广泛用来解决车辆检测问题并取得了显著的成果,然而,当车辆尺寸较小时,当前深度学习算法的检测丢失率仍然很高.为了解决这个问题,本文提出了一种基于组合目标框提取结构的扩张全卷积神经网络（Dilated Fully Convolutional Network with Grouped Proposals,DFCN-GP）.具体提出了一种结合低层特征和高层特征的组合网络模型用于生成目标框,其中低层特征对小目标更加敏感.此外,为保留更多的细节信息,基于扩张卷积思想,增加了网络最后一层卷积层的大小和感受野,用于目标框的提取和车辆检测.通过控制变量的对比试验,对基于组合方式的目标框提取网络和扩张卷积层的有效性进行了验证.本文提出的算法模型在公开数据集UA-DETRAC上性能优异.     

多尺度特征金字塔网格的显著性目标检测

现有算法所提取的语义信息还不够丰富,影响了显著性目标检测的性能.因此,提出了一种多尺度特征金字塔网格模型来增强高层特征包含的语义信息.首先,采用特征金字塔网格结构对高层特征进行增强;其次,采用金字塔池模块对最高层特征进行多尺度操作;最后,引入非对称卷积模块,进一步提高算法性能.所提模型与其他14种显著性目标检测算法在4...     

一种改进的Mask RCNN特征融合实例分割方法

实例分割需要兼顾像素级的分类准确性和目标实例级的高级语义特性,非常具有挑战性。由于特征金字塔网络低层特征到高层特征的融合路径太长,导致低层特征在整个特征层次中的作用较弱。在特征金字塔网络的基础上,引入一条自下而上的路径来增强整个特征层次,缩短较低层特征与顶部特征之间的融合路径,增强低层特征在整个特征层次中的作用;在卷积神经网络中引入空洞卷积算法扩大卷积感受域,进一步提升掩膜预测准确度。在Microsoft COCO数据集测试结果表明,该方法有效提高了实例分割的准确度。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

采用卷积核金字塔和空洞卷积的单阶段目标检测

目的 在基于深度学习的目标检测模型中,浅层特征图包含更多细节但缺乏语义信息,深层特征图则相反,为了利用不同深度特征图的优势,并在此基础上解决检测目标的多尺度问题,本文提出基于卷积核金字塔和空洞卷积的单阶段目标检测模型。方法 所提模型采用多种方式融合特征信息,先使用逐像素相加方式融合多层不同大小的特征图信息,然后在通道维度拼接不同阶段的特征图,形成具有丰富语义信息和细节信息的信息融合特征层作为模型的预测层。模型在锚框机制中引入卷积核金字塔结构,以解决检测目标的多尺度问题,采用空洞卷积减少大尺寸卷积核增加的参数量,合理地降低锚框数量。结果 实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试数据集上,所提检测框架在300×300像素的输入上检测精度达到79.3% mAP（mean average precision）,比SSD（single shot multibox detector）高1.8%,比DSSD（deconvolutional single shot detector）高0.9%。在UCAS-AOD遥感数据测试集上,所提模型的检测精度分别比SSD和DSSD高2.8%和1.9%。在检测速度上,所提模型在Titan X GPU上达到21帧/s,速度超过DSSD。结论 本文模型提出在两个阶段融合特征信息并改进锚框机制,不仅具有较快的检测速度和较高的精度,而且较好地解决了小目标以及重叠目标难以被检出的问题。     

基于共现流增强双向金字塔卷积网络的密集液滴识别

基于深度学习的数字聚合酶链式反应（PCR）液滴识别对PCR图像中的目标进行高阶语义建模,能够减少人工参与特征设计和筛选带来的误差,但忽略了目标的低层物理结构和几何外观细节信息,且在特征建模的过程中重复使用了大量冗余信息,对特征的表征能力有待改善。提出一种共现流增强双向金字塔卷积网络（CoF-BiPCN）框架用于PCR液滴识别和统计。为增强金字塔的内部和层间相关性,设计具有时空分支的双向金字塔卷积网络,从正反2个方向对金字塔卷积网络得到的多尺度特征进行聚合,模拟PCR图像中液滴的上下文语义以及不同层级的细节信息,以捕获液滴的物理外观等低层信息。同时,设计切片的共现注意力（SCo-AN）模块,将不同尺度的高低层信息在不同的切片子空间中进行共享聚合,并交叉传递到不同分支的BiPCN中,强化高低层特征信息的交互和依赖关系,进一步增强信息流对PCR图像上液滴的表征,实现低层和高阶信息流的共享与交叉聚合。实验结果表明,CoF-BiPCN具备良好的识别性能,准确率和平均精度均值分别达到84.74%和45.09%,与Cascade RCNN模型相比分别提高4.3和3.12个百分点。     

基于多尺度和多层级特征融合的立体匹配方法

基于卷积神经网络的立体匹配方法未充分利用图像中各个层级的特征图信息,造成对图像在不适定区域的特征提取能力较差。提出一种融合多尺度与多层级特征的立体匹配方法。通过在双塔结构卷积神经网络模型的前端设计一个池化金字塔层,提取图像的多尺度低层结构特征。在该网络模型的后端融合最后三层网络的高级语义特征来提取图像特征,并对图像特征进行相似性度量后输出视差图。在KITTI 2015数据集上的实验结果表明,与LUO和Anita方法相比,该方法的像素误差精度分别由14.65%、8.30%降至8.02%,且可得到细节信息更好的视差图。     

自适应上下文特征的多尺度目标检测算法

识别多尺度目标是检测任务中的一项挑战,针对检测中的多尺度问题,提出自适应上下文特征的多尺度目标检测算法。针对不同尺度的目标需要不同大小感受野特征进行识别的问题,构建了一种多感受野特征提取网络,通过多分支并行空洞卷积,从高层语义特征中挖掘标签中的上下文信息;针对不同尺度目标的语义特征出现在不同分辨率特征图中的问题,基于改进的通道注意力机制,提出自适应的特征融合网络,通过学习不同分辨率特征图之间的相关性,在全局语义特征中融合局部位置特征;利用不同尺度的特征图识别不同尺度的物体。在PASCAL VOC数据集上对本文算法进行验证,本文方法的检测精度达到了85.74%,相较于Faster R-CNN检测精度提升约8.7%,相较于基线检测算法YOLOv3+提升约2.06%。     

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。     

隔级融合特征金字塔与CornerNet相结合的小目标检测

为弥补CornerNet中小目标语义信息弱的缺陷,提出隔级融合特征金字塔的方法,提高小目标平均准确率。 对骨干网络后半部分融合后的4个特征图进行提取,将尺寸较小的特征图进行2次卷积,得到2个新的特征图;运用上下融合、隔级融合和旁路连接的思想,生成融合后的特征图并将其组成特征金字塔。将改进后的算法与当前主流CornerNet、Faster RCNN、RetinaNet算法在MS COCO数据集上进行比较,结果表明,改进后算法在对小目标进行检测时,小目标平均准确率有较大提高。隔级融合特征金字塔在CornerNet上能有效融合高低层特征图,使融合后的特征图有较强的语义信息,提高CornerNet网络的小目标平均准确率。     

SSD与时空特征融合的视频目标检测

目的 视频目标检测旨在序列图像中定位运动目标,并为各个目标分配指定的类别标签。视频目标检测存在目标模糊和多目标遮挡等问题,现有的大部分视频目标检测方法是在静态图像目标检测的基础上,通过考虑时空一致性来提高运动目标检测的准确率,但由于运动目标存在遮挡、模糊等现象,目前视频目标检测的鲁棒性不高。为此,本文提出了一种单阶段多框检测（single shot multibox detector,SSD）与时空特征融合的视频目标检测模型。方法 在单阶段目标检测的SSD模型框架下,利用光流网络估计当前帧与近邻帧之间的光流场,结合多个近邻帧的特征对当前帧的特征进行运动补偿,并利用特征金字塔网络提取多尺度特征用于检测不同尺寸的目标,最后通过高低层特征融合增强低层特征的语义信息。结果 实验结果表明,本文模型在ImageNet VID （Imagelvet for video object detetion）数据集上的mAP （mean average precision）为72.0%,相对于TCN （temporal convolutional networks）模型、TPN+LSTM （tubelet proposal network and long short term memory network）模型和SSD+孪生网络模型,分别提高了24.5%、3.6%和2.5%,在不同结构网络模型上的分离实验进一步验证了本文模型的有效性。结论 本文模型利用视频特有的时间相关性和空间相关性,通过时空特征融合提高了视频目标检测的准确率,较好地解决了视频目标检测中目标漏检和误检的问题。     

基于功能保持的特征金字塔目标检测网络

针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块有效保留高层的强语义信息,增强底层特征图对小目标的表示能力.再利用网络两个阶段的特征描述目标,提升检测精度.最后,充分利用上下文信息进一步增强对多尺度目标的判别能力.在PASCAL VOC公共数据集上的实验表明,文中网络检测效果较优.同时,通过检测效果图可看出,文中网络在目标遮挡、模糊等情况下的检测效果也较优.     

面向目标检测的尺度增强特征金字塔网络

基于特征金字塔网络的目标检测算法没有充分考虑不同目标间的尺度差异以及跨层特征融合过程中高频信息损失问题,使网络无法充分融合全局多尺度信息,导致检测效果不佳.针对这些问题,提出了尺度增强特征金字塔网络.该方法对特征金字塔网络的侧向连接和跨层特征融合方式进行了改进,设计具有动态感受野的多尺度卷积组作为侧向连接来充分提取每一个目标的特征信息,引入基于注意力机制的高频信息增强模块来促进高层特征与底层特征融合.基于MS COCO数据集的实验结果表明,该方法能有效提高各尺度目标的检测精度,整体性能优于现有方法.     

基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法

SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳。对此在SSD网络结构的基础上引入空洞卷积(Dilated Convolution),并组建空洞金字塔模块(Pyramid Dilated Convolution)和特征空洞金字塔模块(Feature Pyramid Dilated Convolution)融入SSD中,提升了网络浅层特征层的语义信息,提高了深层特征层的感受野和特征提取能力,构建了新型网络结构Pyramid Dilated SSD(PDSSD)。实验结果表明,PDSSD在PASCAL-VOC数据集上的检测mAP(Mean Average Precision)值高达82.1%,检测精度和小目标检测能力明显高于SSD,并且网络训练速度和mAP值领先于其他主流算法。     

一种基于空洞卷积的遮挡目标检测方法

本文提出了一种基于两阶段目标检测的方法,该方法基于FasterR-CNN模型,以ResNet50为主干网络,利用特征金字塔网络融合多个特征层的上下文信息,并在后续特征图的处理过程中加入空洞卷积,以扩大特征图的感受野,增强对遮挡目标的检测。