结合上下文编码与特征融合的SAR图像分割

目的 图像分割的中心任务是寻找更强大的特征表示,而合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中斑点噪声阻碍特征提取。为加强对SAR图像特征的提取以及对特征充分利用,提出一种改进的全卷积分割网络。方法 该网络遵循编码器—解码器结构,主要包括上下文编码模块和特征融合模块两部分。上下文编码模块(contextual encoder module, CEM)通过捕获局部上下文和通道上下文信息增强对图像的特征提取;特征融合模块(feature fusion module, FFM)提取高层特征中的全局上下文信息,将其嵌入低层特征,然后将增强的低层特征并入解码网络,提升特征图分辨率恢复的准确性。结果 在两幅真实SAR图像上,采用5种基于全卷积神经网络的分割算法作为对比,并对CEM与CEM-FFM分别进行实验。结果显示,该网络分割结果的总体精度(overall accuracy, OA)、平均精度(average accuracy, AA)与Kappa系数比5种先进算法均有显著提升。其中,网络在OA上表现最好,CEM在两幅SAR图像上OA分别为91.082%和90...     

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。     

基于深度可分离空洞卷积金字塔的变压器渗漏油检测

为了降低影响并提高对变压器渗漏油巡检图像的检测效率,提出一种基于深度可分离空洞卷积金字塔的变压器渗漏油检测模型。首先,将空洞金字塔中普通卷积块修改为深度可分离卷积块,以此扩大金字塔感受野,使特征提取网络提取到的特征图语义信息更加丰富;然后,改进了特征提取阶段低阶语义特征与高阶语义特征融合过程,进一步增强特征提取网络产生特征图的语义信息;最后,为了避免经过多次卷积、池化操作后特征图语义信息的损失,在融合过程中引入空间注意力机制和通道注意力机制,进一步增强特征图中的语义信息。与UNet(convolutional networks for biomedical image segmentation)、PSPNet(pyramid scene parseing network)、DeepLabv3+(encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation)和MCNN(multi-class convolutional neural network)等算法进行对比实验发现,本文所提出网络...     

改进YOLOv5的织物疵点检测算法

针对目前应用到织物疵点检测的网络模型中存在的两阶段算法检测速度慢、一阶段算法检测精度低的问题，提出了一种改进YOLOv5的织物疵点检测算法。针对织物疵点大小不一的问题，对K-mean算法的聚类距离标准进行修改，重新计算先验框大小；对网络Neck层标准卷积（standard convolution,SC）进行改进，将深度分离卷积（depth separation convolution,DSC）与标准卷积结合，减少网络层参数量，同时保持网络的特征提取能力；在特征融合阶段引入坐标注意力机制（coordinate attention,CA），使网络能够捕捉各通道之间联系的同时保留目标的精确定位信息，加强网络的特征提取和定位能力；使用加权双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）中的方法，对特征金字塔模块进行修改，实现简单快速的多尺度特征融合。在数据集上进行训练，结果表明，改进的YOLOv5模型的mAP值可达到97.4%，相比于原网络精度提高了2.8个百分点，满足了织物疵点检测的要求。     

面向低剂量CT的牙齿分割网络

目的 锥形束计算机断层扫描（cone beam computer tomography, CBCT）已成为口腔诊疗领域中最常用的一项医学影像技术。由于CBCT图像本身对比度低且牙齿形状复杂,在进行牙齿分割时容易导致分割边界模糊、牙齿根部错误分割的问题。现有方法往往无法达到预期效果,并且基于深度学习的分割网络在分割精度等性能提升到一定程度后存在生梯度爆炸、过拟合以及无法关注图像全局信息等限制。然而,牙齿分割在医生制定诊断和治疗计划方面至关重要。为了应对这一问题,提出了一种名为MF-CA Net的牙齿分割模型,以提高牙齿分割的准确性和鲁棒性。方法 MF-CA Net模型引入了多尺度特征提取模块（multi-scale feature extraction module, MFEM）和CA(coordinate attention)注意力机制,这些模块使网络能够准确地捕捉感兴趣的牙齿区域,并提取丰富而密集的多尺度特征信息,从而有效地指导分割任务。特别是在牙根分割方面,这些模块能够显著提高分割的精度。为了进一步提升分割算法的性能,还引入了联合损失函数,该损失函数综合考虑了像素级、局部级和全局级...     

结合动态图卷积和空间注意力的点云分类与分割

目的 随着3维采集技术的飞速发展,点云在计算机视觉、自动驾驶和机器人等领域有着广泛的应用前景。深度学习作为人工智能领域的主流技术,在解决各种3维视觉问题上已表现出巨大潜力。现有基于深度学习的3维点云分类分割方法通常在聚合局部邻域特征的过程中选择邻域特征中的最大值特征,忽略了其他邻域特征中的有用信息。方法 本文提出一种结合动态图卷积和空间注意力的点云分类分割方法（dynamic graph convolution spatial attention neural networks,DGCSA）。通过将动态图卷积模块与空间注意力模块相结合,实现更精确的点云分类分割效果。使用动态图卷积对点云数据进行K近邻构图并提取其边特征。在此基础上,针对局部邻域聚合过程中容易产生信息丢失的问题,设计了一种基于点的空间注意力（spatial attention,SA）模块,通过使用注意力机制自动学习出比最大值特征更具有代表性的局部特征,从而提高模型的分类分割精度。结果 本文分别在ModelNet40、ShapeNetPart和S3DIS（Stanford Large-scale 3D Indoor Spaces Dataset）数据集上进行分类、实例分割和语义场景分割实验,验证模型的分类分割性能。实验结果表明,该方法在分类任务上整体分类精度达到93.4%;实例分割的平均交并比达到85.3%;在室内场景分割的6折交叉检验平均交并比达到59.1%,相比基准网络动态图卷积网络分别提高0.8%、0.2%和3.0%,有效改善了模型性能。结论 使用动态图卷积模块提取点云特征,在聚合局部邻域特征中引入空间注意力机制,相较于使用最大值特征池化,可以更好地聚合邻域特征,有效提高了模型在点云上的分类、实例分割与室内场景语义分割的精度。     

多深度特征增强与顶层信息引导的边缘检测网络

针对现有边缘检测网络在复杂自然场景下的检测结果仍存在边缘缺失、噪声过多等问题,提出多深度特征增强与顶层信息引导的边缘检测网络.首先,采用UNet++作为主干网络提取不同深度的特征,并通过特征叠加使不同尺度的边缘更加完整;然后,在每个卷积层的侧输出后添加特征增强模块,通过引入空洞卷积增大感受野,增强多尺度信息;最后,设计顶层信息引导模块,通过在跳跃连接中引入高层的语义特征增强边缘检测效果.实验结果表明,在BSDS500,NYUDv2和Multicue这3个数据集上进行训练均取得了较好的效果,其中,BSDS500数据集上的ODS,OIS和AP指标分别达到了0.821,0.839和0.869,整体上高于现有边缘检测网络,且噪声少,主观效果也更接近真值.     

可变形卷积网络研究综述

近年来,随着深度学习的快速发展,可变形卷积网络因其强大的特征提取能力受到广泛关注,克服了卷积神经网络中难以解决的一些问题,并且已在计算机视觉、自然语言处理等相关领域发挥重要作用。由于目前对可变形卷积网络进行系统性总结的研究还很少,为了给后续研究提供详细的参考依据,对可变形卷积网络引入以来的相关工作进行总结。首先,综述了近几年的高质量文献,从不变性特征的角度入手,对可变形卷积网络中的可变形卷积和可变形感兴趣区域池化等核心技术进行介绍。然后,将收集到的相关文献按照研究领域的不同进行分类,全面概括现阶段可变形卷积网络在图像识别和分类、目标检测、图像分割、目标追踪等研究领域的应用情况,同时还对比了重要网络模型的性能和优缺点。其次,通过梳理文献,分析可变形卷积网络存在的优势和不足,并根据现阶段存在的一些问题,探讨可变形卷积网络未来可能的研究趋势。最后,基于不变性特征的提取对可变形卷积网络进行了总结和展望。     

利用深度卷积特征的无人机视觉跟踪

由于无人机视觉跟踪视角范围广且环境复杂,常遇到无人机飞行震动、目标遮挡、相似目标等问题,导致无人机跟踪目标发生漂移.因此,对具有回归计算的全卷积孪生网络跟踪算法(SiamRPN)进行改进,提出一种加强深度特征相关性的无人机视觉跟踪算法(SiamDFT).首先,将全卷积神经网络后三层卷积的网络宽度提升一倍,充分利用目标的外观信息,完成对模板帧和检测帧的特征提取;其次,在检测帧和模板帧分别提出注意力信息融合模块和特征深度卷积模块,两个深度的特征相关性计算方法能够有效抑制背景信息,增强像素对之间的关联性,高效完成分类和回归任务;然后,采用深度互相关运算完成相似性计算,并引入距离交并比的计算方法完成对目标的定位.实验结果表明, SiamDFT在无人机短时跟踪场景下精确率和成功率分别达到79.8%和58.3%,在无人机长时跟踪场景下精确率和成功率分别达到73.4%和55.2%,实景测试结果充分验证了所提出算法的有效性.     

基于深度感知特征提取的室内场景理解

从深度图RGB-D域中联合学习RGB图像特征与3D几何信息有利于室内场景语义分割,然而传统分割方法通常需要精确的深度图作为输入,严重限制了其应用范围。提出一种新的室内场景理解网络框架,建立基于语义特征与深度特征提取网络的联合学习网络模型提取深度感知特征,通过几何信息指导的深度特征传输模块与金字塔特征融合模块将学习到的深度特征、多尺度空间信息与语义特征相结合,生成具有更强表达能力的特征表示,实现更准确的室内场景语义分割。实验结果表明,联合学习网络模型在NYU-Dv2与SUN RGBD数据集上分别取得了69.5%与68.4%的平均分割准确度,相比传统分割方法具有更好的室内场景语义分割性能及更强的适用性。     

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。     

DeepLabv3plus-IRCNet：小目标特征提取的图像语义分割

目的 为了解决经典卷积神经网络无法满足图像中极小目标特征提取的准确性需求问题,本文基于DeepLabv3plus算法,在下采样过程中引入特征图切分模块,提出了DeepLabv3plus-IRCNet（IR为倒置残差（inverted residual,C为特征图切分（feature map cut））图像语义分割方法,支撑图像极小目标的特征提取。方法 采用由普通卷积层和多个使用深度可分离卷积的倒置残差模块串联组成的深度卷积神经网络提取特征,当特征图分辨率降低到输入图像的1/16时,引入特征图切分模块,将各个切分特征图分别放大,通过参数共享的方式提取特征。然后,将每个输出的特征图进行对应位置拼接,与解码阶段放大到相同尺寸的特征图进行融合,提高模型对小目标物体特征的提取能力。结果 本文方法引入特征图切分模块,提高了模型对小目标物体的关注,充分考虑了图像上下文信息,对多个尺度下的各个中间层特征进行融合,提高了图像分割精度。为验证方法的有效性,使用CamVid（Cambridge-driving labeled video database）数据集对提出的方法进行验证,平均交并比（mean intersection over union,mIoU）相对于DeepLabv3plus模型有所提升。验证结果表明了本文方法的有效性。结论 本文方法充分考虑了图像分割中小目标物体的关注度,提出的DeepLabv3plus-IRCNet模型提升了图像分割精度。     

结合特征图切分的图像语义分割

目的 基于全卷积神经网络的图像语义分割研究已成为该领域的主流研究方向。然而,在该网络框架中由于特征图的多次下采样使得图像分辨率逐渐下降,致使小目标丢失,边缘粗糙,语义分割结果较差。为解决或缓解该问题,提出一种基于特征图切分的图像语义分割方法。方法 本文方法主要包含中间层特征图切分与相对应的特征提取两部分操作。特征图切分模块主要针对中间层特征图,将其切分成若干等份,同时将每一份上采样至原特征图大小,使每个切分区域的分辨率增大;然后,各个切分特征图通过参数共享的特征提取模块,该模块中的多尺度卷积与注意力机制,有效利用各切块的上下文信息与判别信息,使其更关注局部区域的小目标物体,提高小目标物体的判别力。进一步,再将提取的特征与网络原输出相融合,从而能够更高效地进行中间层特征复用,对小目标识别定位、分割边缘精细化以及网络语义判别力有明显改善。结果 在两个城市道路数据集CamVid以及GATECH上进行验证实验,论证本文方法的有效性。在CamVid数据集上平均交并比达到66.3%,在GATECH上平均交并比达到52.6%。结论 基于特征图切分的图像分割方法,更好地利用了图像的空间区域分布信息,增强了网络对于不同空间位置的语义类别判定能力以及小目标物体的关注度,提供更有效的上下文信息和全局信息,提高了网络对于小目标物体的判别能力,改善了网络整体分割性能。     

分级特征融合的图像语义分割

在图像语义分割中,利用卷积神经网络对图像信息进行特征提取时,针对卷积神经网络没有有效利用各层级间的特征信息而导致图像语义分割精度受损的问题,提出分级特征融合的图像语义分割方法.该方法利用卷积结构分级提取含有像素级的浅层低级特征和含有图像级的深层语义特征,进一步挖掘不同层级间的特征信息,充分获取浅层低级特征和深层语义特征...     

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.     

多尺度特征融合工件目标语义分割

目的 目标语义特征提取效果直接影响图像语义分割的精度,传统的单尺度特征提取方法对目标的语义分割精度较低,为此,提出一种基于多尺度特征融合的工件目标语义分割方法,利用卷积神经网络提取目标的多尺度局部特征语义信息,并将不同尺度的语义信息进行像素融合,使神经网络充分捕获图像中的上下文信息,获得更好的特征表示,有效实现工件目标的语义分割。方法 使用常用的多类工件图像定义视觉任务,利用残差网络模块获得目标的单尺度语义特征图,再结合本文提出的多尺度特征提取方式获得不同尺度的局部特征语义信息,通过信息融合获得目标分割图。使用上述方法经多次迭代训练后得到与视觉任务相关的工件目标分割模型,并对训练权重与超参数进行保存。结果 将本文方法和传统的单尺度特征提取方法做定性和定量的测试实验,结果表明,获得的分割网络模型对测试集中的目标都具有较精确的分割能力,与单尺度特征提取方法相比,本文方法的平均交并比mIOU（mean intersection over union）指标在验证集上训练精度提高了4.52%,在测试集上分割精度提高了4.84%。当测试样本中包含的目标种类较少且目标边缘清晰时,本文方法能够得到更精准的分割结果。结论 本文提出的语义分割方法,通过多尺度特征融合的方式增强了神经网络模型对目标特征的提取能力,使训练得到的分割网络模型比传统的单尺度特征提取方式在测试集上具有更优秀的性能,从而验证了所提出方法的有效性。     

引入注意力机制和多视角融合的脑肿瘤MR图像U-Net分割模型

目的 脑肿瘤核磁共振（magnetic resonance,MR）图像分割对评估病情和治疗患者具有重要意义。虽然深度卷积网络在医学图像分割中取得了良好表现,但由于脑胶质瘤的恶性程度与外观表现有巨大差异,脑肿瘤MR图像分割仍是一项巨大挑战。图像语义分割的精度取决于图像特征的提取和处理效果。传统的U-Net网络以一种低效的拼接方式集成高层次特征和低层次特征,从而导致图像有效信息丢失,此外还存在未能充分利用上下文信息和空间信息的问题。对此,本文提出一种基于注意力机制和多视角融合U-Net算法,实现脑肿瘤MR图像的分割。方法 在U-Net的解码和编码模块之间用多尺度特征融合模块代替传统的卷积层,进行多尺度特征映射的提取与融合;在解码模块的级联结构中添加注意力机制,增加有效信息的权重,避免信息冗余;通过融合多个视角训练的模型引入3维图像的空间信息。结果 提出的模型在BraTS18（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2018）提供的脑肿瘤MR图像数据集上进行验证,在肿瘤整体区域、肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的Dice score分别为0.907、0.838和0.819,与其他方法进行对比,较次优方法分别提升了0.9%、1.3%和0.6%。结论 本文方法改进了传统U-Net网络提取和利用图像语义特征不足的问题,并引入了3维MR图像的空间信息,使得肿瘤分割结果更加准确,具有良好的研究和应用价值。     

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。