基于CNN跨层融合结构的边缘检测算法

传统边缘检测算法难以处理复杂的图像, 而现有基于深度的边缘检测模型, 其检测结果往往存在边缘定位错误和信息丢失等现象. 针对此类问题, 提出一种基于RCF的高精度的边缘检测算法RCF-CLF. 首先, 引入HDC结构设计用于避免因叠加相同膨胀卷积而引起的网格效应; 其次, 设计了一种特征增强结构, 旨在融合多尺度信息、扩大感受野; 然后, 设计了跨层融合结构, 将高层信息和低层信息融合, 用于提取准确的边缘信息; 最后, 引入注意力机制CBAM, 通过聚焦物体边缘区域, 抑制非边缘区域, 从而提高网络对边缘信息的提取能力. 本文在BSDS500和BIPED数据集上评估所提出的方法, 与RCF算法相比, 在BIPED数据集上, 主要指标ODS、OIS和AP分别达到了0.893、0.901和0.945, 提高了近5个百分点, 在BSDS500数据集上, 主要指标也有所提升. 此外, 与其他同类算法相比, 本文算法也具有一定的优势, 可以实现更加准确的边缘定位.     

基于RCF的精细边缘检测模型

针对目前基于深度学习的边缘检测技术生成的边缘粗糙及模糊等问题，提出一种基于更丰富特征的边缘检测（RCF）模型的端到端的精细边缘检测模型。该模型以RCF模型为基础，在主干网络中引入"注意力"机制，采用SE模块提取图像边缘特征，并且去掉主干网络部分下采样，避免细节信息过度丢失，使用扩张卷积技术增大模型感受野，并利用残差结构将不同尺度的边缘图进行融合。对伯克利分割数据集（BSDS500）进行增强，使用一种多步骤的训练方式在BSDS500和PASCAL VOC Context数据集上进行训练，并用BSDS500进行测试实验。实验结果表明，该模型将全局最佳（ODS）和单图最佳（OIS）指标分别提高到了0.817和0.838，在不影响实时性的前提下可以输出更精细的边缘，同时还具有较好的鲁棒性。     

结合跨层特征融合与级联检测器的防震锤缺陷检测

目的 防震锤可以减少输电线路的周期性震动以降低线路的疲劳损害,定期对防震锤进行巡检非常必要。针对目前无人机巡检输电线路所得航拍图像背景复杂,而种类较多、形状各异以及特性不一的防震锤在航拍图像中占据像素面积很小,导致防震锤检测过程中出现的检测精度低、无法确定缺陷类型等问题,提出了一种结合跨层特征融合和级联检测器的防震锤缺陷检测方法。方法 本文使用无人机对防震锤部件巡检的航拍图像进行数据扩充建立防震锤缺陷检测数据集,并划分了4种缺陷类型,为研究提供了数据基础。首先,以VGG16（Visual GeometryGroup 16-layer network）为基础对1、3、5层特征进行特征融合得到特征图,平衡了语义信息和空间特征;其次,使用3个级联检测器对目标进行分类定位,减小了交并比（intersection over union,IoU）阈值对网络性能的影响;最后,将非极大值抑制法替换为Soft-NMS（soft non-maximum suppression）算法,去除边界框保留了最佳结果。结果 在自建数据集上验证网络模型对4种防震锤缺陷类型的检测效果,与现有基于深度学习的其他6种先进算法相比,本文算法的平均准确率比Fast R-CNN（fast region-based convolutional network）、Faster R-CNN、YOLOv4（you only look onceversion 4）分别提高了13.5%、3.4%、5.8%,比SSD300（single shot MultiBox detector 300）、YOLOv3、RetinaNet分别提高了9.5%、8.5%、8%。与Faster R-CNN相比,本文方法的误检率降低了5.61%,漏检率降低了3.01%。结论 本文提出的防震锤缺陷检测方法对不同背景、不同光照、不同角度、不同尺度、不同种类和不同缺陷种类的防震锤均有较好的检测结果,不但可以更好地提取防震锤的特征,而且还能提高分类和位置预测网络的定位精度,从而有效提高了防震锤缺陷检测算法的准确率,在满足防震锤巡检工作实际检测要求的同时还具有较好的鲁棒性和有效性。     

基于边缘检测的快速纸张检测方法

结合普通纸笔交互方式对纸张检测的实时性和鲁棒性的要求,提出了一种基于边缘检测的快速纸张检测方法。在边缘检测阶段,提出了跨层特征融合的快速纸张边缘检测方法。在HED主干网上添加线性瓶颈逆残差块和融入高效通道注意力的B-ECA块,大幅度减少了参数量,增加了显著特征的权重;分阶段融合各阶段各层特征,保留了更多的边缘特征;对高阶段特征上采样,并与低阶段特征进行跨层特征融合,解决了边缘模糊的问题。在自建的MPDS数据集上进行训练和测试,相较于HED方法,提出的纸张边缘检测方法在ODS和OIS指标上分别提高了8.1%和6.6%,检测速度由22.08 fps提高到了39.02 fps。在纸张提取阶段,提出了基于纸张结构约束的纸张提取方法。依次对纸张边缘进行基于非极大值抑制的边缘细化、直线检测与筛选、结构约束的纸张顶点提取,最终提取出只包含纸张的图像。实验结果表明,在各种复杂桌面环境及遮挡情况下,提出的纸张提取方法均可以快速、准确地提取完整的纸张图像,可以为普通纸笔交互方法提供交互基础。     

基于卷积神经网络的跨层融合边缘检测算法

针对目前边缘检测算法因过于依赖全连接层,使得边缘线条粗糙,且损失函数设定不当,造成梯度消失和大量主要特征信息丢失等问题,提出了基于卷积神经网络的交叉融合边缘检测算法.该算法利用1×1多卷积核的梯度方式来降维,完成横纵向图像低级与高级特征对象的采集;然后通过自上而下和自左向右循环卷积流向方式,保证每层的损失函数可以较平稳地前向和反向传播;最后利用跨层交叉融合对图像边缘特征进行细化.实验结果表明,该算法在伯克利大学数据集(BSDS500)上最优数据集规模(ODS)F-measure为0.806,接近人类平均视觉感知.     

基于跨尺度特征融合的泵站安全帽检测方法

为应对泵站场景下设备和人员之间目标被遮挡及远距离小目标对泵站重点区域安全帽佩戴自动监管带来的挑战,提出了一种融合注意力机制和跨尺度特征融合的安全帽佩戴检测算法,以克服在远距离、有遮挡场景下安全帽检测准确度低的问题。通过采集泵站监控视频数据构建泵站场景安全帽数据集,在特征提取网络中加入注意力机制模块,使得模型更关注于小目标的通道信息;同时增加检测层使得特征融合时能结合多级特征,并使用柔和非极大值抑制(Soft Non-Manimum Suppression, Soft-NMS)和完全交并比(Complete Intersection over Union, CIoU)算法进行改进以减少遮挡目标漏检情况。在自建数据集进行试验,结果表明改进后的算法平均准确率达到93.5%,与其他目标检测算法相比精度均有所提升,证明该方法在泵站重点区域场景安全帽检测任务中具有良好的性能。     

基于空间语义信息特征融合的目标检测与分割

高质量的特征表示可以提高目标检测和其他计算机视觉任务的性能.现代目标检测器诉诸于通用的特征金字塔结构以丰富表示能力,但是他们忽略了对于不同方向的路径应当使用不同的融合操作,以满足其对信息流的不同需求.提出了分离式空间语义融合（separated spatial semantic fusion,SSSF）,它在自上而下的路径中使用通道注意模块（channel attention block,CAB）来传递语义信息,在自下而上的路径中使用具有瓶颈结构的空间注意模块（spatial attention block,SAB）来通过较少的参数和较少的计算量（相比于直接利用不降维的空间注意模块）将精确的位置信号传递到顶层.SSSF十分有效,并且具有很强大的泛化能力：对于目标检测,它可以将AP提高1.3%以上,对于自上而下的路径进行语义分割的融合操作,它可以将普通加和版本的AP提高约0.8%,对于实例分割,所提方法能够在所有指标上提高实例分割的包围框AP和掩膜AP.     

面向模糊医学图像边缘检测的卷积网络

考虑到传统边缘检测算法难以处理模糊的医学图像, 提出一种基于深度学习的边缘检测网络ECENet. 首先, 本文网络基于CHRNet模型, 对其最后两层进行剪枝, 使模型更加高效和轻量化. 其次, 在网络的特征提取阶段加入注意力模块SKSAM, 优化图像特征的自适应提取, 并降低噪声的影响. 最后, 在多尺度的网络输出上采用上下文感知融合块进行连接, 帮助模型更好地理解图像的结构和语义信息. 此外, 综合考虑像素级别的准确性和边界的平滑性, 优化了损失函数, 为模型训练提供更好的梯度信号. 实验结果表明: 本文算法在最佳数据集规模(ODS)和最佳图像比例(OIS)指标分别提高到0.816和0.823; 相关边缘指标参数显著提高, PSNR提高了16.8%, SSIM提高了37.6%.     

基于边缘图与多尺度特征融合的图像修复

针对现有的图像修复方法在面对大规模图像缺损和不规则破损区域修复时,修复结果出现生成结构与原图像语义不符以及纹理细节模糊等问题,本文提出一种利用生成边缘图的多尺度特征融合图像修复算法——MSFGAN(multi-scale feature network model based on edge condition).模型采用两阶段网络设计,使用边缘图作为修复条件对修复结果进行结构约束.首先,使用Canny算子提取待修复图像的边缘图进行完整边缘图生成;然后利用完整的边缘图结合待修复图像进行图像修复.为了弥补图像修复算法中经常出现的问题,提出一种融入了注意力机制的多尺度特征融合模块(attention mechanism multi-fusion convolution block, AM block),实现受损图像的特征提取和特征融合.在图像修复网络解码器部分引入跳跃链接,将高级语义提取和底层特征进行融合实现高质量细节纹理修复.在CelebA和Places2数据集上的测试结果显示, MSFGAN修复质量上比当前修复方法有一定提升,其中在20%–30%掩码比例中, SSIM平均提升0.029...     

基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型

现有的基于深度学习的单张图像超分辨率(single image super-resolution, SISR)模型通常是通过加深网络层数来提升模型的拟合能力,没有充分提取和复用特征,导致重建图像的质量较低。针对该问题,提出了基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型。该模型在特征提取模块使用残差中嵌入残差(residual in residual, RIR)的结构,该网络的特征提取模块由包含多个残差块的残差组构成,并且在每个残差组内进行局部特征融合,在每个组之间进行全局特征融合。此外,在每一个残差块中引入坐标注意力模块,在每一个残差组中引入空间注意力模块。经验证,该模型能充分提取特征并且复用特征。实验最终结果表明,该模型在客观评价指标和主观视觉效果上都优于现有的模型。     

基于卷积特征融合的通用目标检测方法

针对现有目标检测算法在检测时易受到图像尺度变化、目标间遮挡或截断等因素影响的问题,对卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）中不同层次的特征进行了研究,提出了一种融合深度网络卷积特征的目标检测算法。算法采用多阶段的特征复用和特征融合减少特征间相关性的损失,最终在PASCAL VOC 2007测试数据集上达到了84.21%的mAP （mean average precison,平均精度均值）值;与未使用特征融合方法以及使用传统特征融合的方法相比,提出的方法分别提高了4.41%和2.71%。     

基于多尺度特征融合的恶意HTTP请求检测方法

针对当前网络环境中恶意HTTP请求攻击泛滥的问题,提出了一种多尺度特征融合的检测方法。首先从单词级和字符级两个尺度对HTTP请求进行建模,然后使用卷积神经网络提取其高阶语义特征;再借助多尺度特征融合技术,学习HTTP请求的多尺度公共向量表示;最后使用线性分类器进行分类。实验结果表明该方法性能在HTTP CSIC 2010数据集和WAF真实数据集上优于现有方法。     

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.