基于深度学习的红外小目标检测算法综述北大核心CSCD

红外检测技术具有受环境负面影响小、抗外界干扰能力强等优势,在众多领域皆有极为重要的应用价值。然而,由于红外小目标存在缺少明显的可用信息、边界模糊等问题,对其检测的难度较大,因而成为目标检测领域的研究热点与难点。本文通过分析困扰红外小目标检测研究发展的难题所在,首先就目前针对其检测的传统算法原理进行简要说明。其次,详细阐述了基于深度学习的多类型红外小目标检测算法,并对相关算法的分类、评估指标、相关数据集等多方面内容进行了介绍,随之以实例说明对当前算法改进的有效方式。最后,归纳总结现有检测算法的优缺点,探讨了红外小目标检测研究领域的未来发展趋势,即向高精度、高实时性、强鲁棒性、低复杂度的算法方面深入研究。     

基于自注意力机制的雷达弱目标检测

对于低信噪比下的弱小目标检测,传统的检测算法采用恒虚警（CFAR）的方式定位目标的位置,但其难以设置合适的阈值,无法很好地应对该类目标的检测。针对上述问题,本文提出VU?Net检测方法。该方法首先对雷达回波数据进行处理,得到目标回波的距离?多普勒（RD）矩阵。然后将RD矩阵输入到所提出的网络框架,通过U?Net实现雷达信号的编码与解码,获取RD矩阵中具有辨别性的深度语义特征,实现逐单元的目标位置预测。同时,该网络中引入自注意力模块实现对雷达信号的关系建模,从而提取更加丰富的目标回波特征,提升网络的抗噪性能。实验结果表明,所提方法的检测性能在低信噪比场景下具有较强的鲁棒性,能够实现对弱目标的有效检测。     

ATOM多注意力融合工件跟踪方法研究北大核心CSCD

针对工业生产复杂环境下,工件跟踪鲁棒性差且精确度低的问题,本文提出了一种基于重叠最大化精确跟踪算法(accurate tracking by overlap maximization,ATOM)的多注意力融合工件跟踪算法。该算法采用ResNet50为骨干网络,首先融入多注意力机制,使得网络更关注目标工件的关键信息;其次,使用注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块融合深层特征与浅层特征,更好地保留目标工件的语义与细节信息,以适应工业生产复杂多变的环境;最后将骨干网络第3层和第4层特征送入CSR-DCF分类器中,对得到的响应图进行融合,用以获取目标工件的粗略位置,通过状态估计网络获取精确目标框。实验表明,本文算法在OTB-2015数据集上的成功率(Success)与准确率(Precision)分别达到67.9%和85.2%;在VOT-2018数据集上的综合评分达到0.434,具有较高的精度和鲁棒性;在CCD工业相机拍摄的目标工件序列上,进一步验证了本文算法能高效应对工件跟踪过程中的常见挑战。     

基于多维度特征遥感图像分类方法的研究北大核心CSCD

为了解决传统高光谱图像分类方法精度低、计算成本高及未能充分利用空-谱信息的问题,本文提出一种基于多维度并行卷积神经网络(multidimensional parallel convolutional neural network,3D-2D-1D PCNN)的高光谱图像分类方法。首先,该算法利用不同维度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取高光谱图像信息中的空-谱特征、空间特征及光谱特征;之后,采用相同并行卷积层将组合后的空-谱特征、空间特征及光谱特征进行特征融合;最后,通过线性分类器对高光谱图像信息进行精准分类。本文所提方法不仅可以提取高光谱图像中更深层次的空间特征和光谱特征信息,同时能够将光谱图像不同维度的特征进行融合,减小计算成本。在Indian Pines、Pavia Center和Pavia University数据集上对本文算法和4种传统算法进行对比实验,结果表明,本文算法均得到最优结果,分类精度分别达到了99.210%、99.755%和99.770%。     

基于空间注意力的图像分类网络研究

针对以往的图像分类方法利用手工提取的特征（或通过神经网络提取的特征）、空间信息关注不足等问题,文章提出一种基于空间注意力的图像分类网络。该网络利用空间注意力模块,对深度网络提取的视觉特征进行空间约束。利用特征的空间信息,使得网络能够对特征在空间上的重要性加以区分,从而使其更具判别性。采用CIFAR-10和CIFAR-100测试集分别进行测试,测试结果表明,该文提出的图像分类网络的图像分类效果明显优于其他深度学习方法。     

结合偏移自注意力机制和残差连接的点云分类北大核心CSCD

现有基于深度学习的点云分类网络通常无法有效利用点云特征间的相关信息,并且存在鲁棒较低的问题。为了提高点云分类网络对有效特征的提取能力,增强模型鲁棒性,本文提出了一种结合偏移自注意力机制和残差连接的点云分类网络。首先在PointCNN基础上引入偏移自注意力模块,更好地关注于有效特征;然后引入残差网络的思想,在注意力层增加残差连接,将残差连接和注意力层的输出特征进行融合形成点云特征;最后使用多层感知机对点云特征进行分类。将本文模型与PointNet、PointCNN、DGCNN等其他点云分类模型在ModelNet40数据集上进行对比实验,结果表明本文网络的分类效果更好,获得了最高的分类准确率92.9%,相比于PointCNN提升了0.7%。在鲁棒性实验中,本文网络相比于PointCNN,在稀疏点云上的总体分类准确率提升了2.4%,在噪声点云上提升了11.6%,表明本文网络具有更好的鲁棒性。     

自注意力引导的红外与可见光图像融合算法

为确保源图像中的显著区域在融合图像保持显著,提出了一种自注意力引导的红外与可见光图像融合方法。在特征学习层引入自注意力学习机制获取源图像的特征图和自注意力图,利用自注意力图可以捕获到图像中长距离依赖的特性,设计平均加权融合策略对源图像的特征图进行融合,最后将融合后的特征图进行重构获得融合图像。通过生成对抗网络实现了图像特征编码、自注意力学习、融合规则和融合特征解码的学习。TNO真实数据上的实验表明,学习到注意力单元体现了图像中显著的区域,能够较好地引导融合规则的生成,提出的算法在客观和主观评价上优于当前主流红外与可见光图像融合算法,较好地保留了可见光图像的细节信息和红外图像的红外目标信息。     

基于AW-Net的轮毂射线图像分割算法北大核心CSCD

针对传统方法下的汽车轮毂内部缺陷检测效率低、精度达不到工业标准的问题,本文提出了一种基于改进U-Net神经网络的轮毂X射线图像缺陷分割方法AW-Net。该方法通过三级跳跃连接的方式级联两个U型网络对图像特征进行深度提取。同时在跳跃连接的过程中融合注意力机制以解决小目标的变化情况容易被漏检的问题,并通过实验验证结合使用多种激活函数来实现更精准的轮毂X射线图像语义分割,增加网络的拟合能力,提高网络的鲁棒性。实验结果表明:改进后的算法在本文构建数据集的汽车轮毂内部缺陷的误判率为2.73%,漏判率为0,识别率达到93%以上,其分割精度高于传统图像分割网络全卷积网络(fully convolutional network, FCN)和U-Net,且本方法边缘分割更加平坦,满足现代轮毂内部缺陷无损检测的需要。     

基于层次自注意力的高效场景文本识别

在深度学习技术的发展驱动下,智慧应用场景对文本识别任务提出了更高的要求。现有方法更加侧重构建强大的视觉特征提取网络,忽略了文本序列特征的提取能力。针对该问题,提出了一种基于层次自注意力的场景文本识别网络。通过融合卷积和自注意力可以建立并增强文本序列信息与视觉感知信息间的联系。由于视觉特征和序列特征在全局空间中的充分交互,有效地减小了复杂背景噪声对识别精度的影响,实现了对规则和不规则场景文本的鲁棒性预测。实验结果表明,所提方法在各数据集上均表现出竞争力。尤其是在CUTE数据集上可以实现81.4%,6.24 ms的最佳精度和速度,具备一定的应用潜力。     

基于弱语义注意力的遥感图像可解释目标检测

近些年来随着遥感技术的快速发展,遥感图像目标检测成为了当前的研究热点.针对遥感图像背景复杂以及现有目标检测模型缺乏可解释性等问题,本文提出了一种基于弱语义注意力的遥感图像可解释目标检测方法.具体地,首先通过多层级特征金字塔来解决遥感图像中目标尺度变化范围大的问题.其次,利用检测框的角度回归来解决遥感图像目标定向的问题....     

基于空间与光谱注意力的光学图像和SAR图像特征融合分类方法

针对多源遥感图像的差异性和互补性问题,该文提出一种基于空间与光谱注意力的光学图像和SAR图像特征融合分类方法。首先利用卷积神经网络分别进行光学图像和SAR图像的特征提取,设计空间注意力和光谱注意力组成的注意力模块分析特征重要程度,生成不同特征的权重进行特征融合增强,同时减弱对无效信息的关注,从而提高光学和SAR图像融合分类精度。通过在两组光学和SAR图像数据集上进行对比实验,结果表明所提方法取得更高的融合分类精度。     

基于空间和通道注意力机制的目标跟踪方法

目标跟踪是计算机视觉中重要的研究领域之一,大多跟踪算法不能有效学习适合于跟踪场景的特征限制了跟踪算法性能的提升.该文提出了一种基于空间和通道注意力机制的目标跟踪算法(CNNSCAM).该方法包括离线训练的表观模型和自适应更新的分类器层.在离线训练时,引入空间和通道注意力机制模块对原始特征进行重新标定,分别获得空间和通道...     

基于自注意力深度网络的图像超分辨率重建方法

针对现有图像超分辨重建方法难以充分重建图像的细节信息且易出现重建的图像缺乏层次的问题,提出一种基于自注意力深度网络的图像超分辨重建方法。以深度神经网络为基础,通过提取低分辨率图像特征,建立低分辨率图像特征到高分辨率图像特征的非线性映射,重建高分辨率图像。在进行非线性映射时,引入自注意力机制,获取图像中全部像素间的依赖关系,利用图像的全局特征指导图像重建,增强图像层次。在训练深度神经网络时,使用图像像素级损失和感知损失作为损失函数,以强化网络对图像细节信息的重建能力。在3类数据集上的对比测试结果表明,所提方法能够提升图像超分辨重建结果的细节信息,且重建图像的视觉效果更好。     

基于空间和通道注意力机制的目标跟踪方法

目标跟踪是计算机视觉中重要的研究领域之一,大多跟踪算法不能有效学习适合于跟踪场景的特征限制了跟踪算法性能的提升.该文提出了一种基于空间和通道注意力机制的目标跟踪算法(CNNSCAM).该方法包括离线训练的表观模型和自适应更新的分类器层.在离线训练时,引入空间和通道注意力机制模块对原始特征进行重新标定,分别获得空间和通道权重,通过将权重归一化后加权到对应的原始特征上,以此挑选关键特征.在线跟踪时,首先训练全连接层和分类器层的网络参数,以及边界框回归.其次根据设定的阈值采集样本,每次迭代都选择分类器得分最高的负样本来微调网络层参数.在OTB2015数据集上的实验结果表明:相比其他主流的跟踪算法,该文所提算法获得了更好的跟踪精度,重叠成功率和误差成功率分别为67.6％,91.2％.     

嵌入注意力机制的深度可分离卷积SAR目标识别

深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的应用使得深度学习的网络模型轻量化。在此基础上,提出了嵌入注意力机制的DSC合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)目标识别方法。通过将DSC与注意力机制结合,提高网络对目标重要特征的学习能力;将多个DSC进行叠加和并联,设计多尺度网络模块,增强不同深度网络的特征提取能力;通过残差连接缓解深层网络的梯度弥散和梯度爆炸问题。使用公开数据集实验表明,所提方法在网络模型参数量较小的情况下,获得99.0%的平均识别率,具有较强的识别优势。     

基于并行多轴自注意力的图像去高光算法

图像高光层模型的模糊性和高光动态范围大的特点,使得图像去高光成为了一个挑战性的视觉任务。纯局部性方法容易导致图像高光区出现伪影,纯全局性方法容易使图像非高光区色彩失真。针对图像去高光中局部和全局特征不平衡导致的上述问题,以及高光层建模的模糊性,提出了基于并行多轴自注意力机制的门限融合U型深度网络图像去高光算法。该方法通过隐式建模避免了高光层模型模糊引入的问题,利用U型网络结构将上下文信息与低层信息融合对无高光图像进行估计,并在U型结构编码器和解码器之间引入门限融合结构进一步提升网络模型的特征表达能力。此外,U型网络的单元结构通过融合局部和全局自注意力平衡了局部和全局特征的编码和解码。定性实验结果表明,文中方法可以更有效地去除图像中的高光,其他对比算法在高光处容易产生伪影和失真。定量实验结果表明,文中方法在PSNR和SSIM指标上优于其他五种典型的图像去高光方法,在三个数据集上,PSNR值分别高于次优方法 4.10、7.09、6.58 dB,SSIM值分别取得了4%、9%和3%的增量。     

基于深层神经网络的军事目标图像分类技术

针对无人平台上自主发现目标功能的需求,结合深度学习方法,提出了一种军事目标图像分类技术思路,并且进行了模拟仿真。通过对六大类军事目标实验与测试,所提技术在特定训练库和特定像素图像的仿真验证中,识别精度和检测速度有所提高。     

基于自注意力机制的多视图三维重建方法

多视图立体匹配是计算机视觉领域的一大研究热点,针对目前多视图立体重建完整性差、无法处理高分辨率图像和GPU内存消耗巨大、运行时间长等问题,提出一种基于自注意力机制的深度学习网络（SA-PatchmatchNet）。首先通过特征提取模块提取图像特征,再将其送入可学习的Patchmatch模块中,得到深度图,并对深度图进行优化,生成最终的深度图。为了捕捉深度推理任务中的重要信息,将自注意力机制融入到特征提取模块,提高了网络的特征提取能力。实验结果表明,SA-PatchmatchNet在Technical University of Denmark(DTU)数据集上进行测试,与PatchmatchNet相比,重建的完整性提升5.8%,整体性提升2.3%,与其他的state-of-the-art(SOTA)方法相比,完整性和整体性都得到了较大的提升。