改进DeepLabv3+网络的图书书脊分割算法

图书定位是实现图书馆智能化发展的重要技术之一，精确的书脊分割算法成为实现该目标的一大难题。基于以上情况，提出改进DeepLabv3+网络的图书书脊分割算法，以解决图书密集排列、图书存在倾斜角度和书脊纹理极相似等情况下的书脊分割难点。首先，为了提取图书图像更密集的金字塔特征，将原始DeepLabv3+网络中的空洞金字塔池化（ASPP）替换为多空洞率、多尺度的DenseASPP (Dense Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块；其次，针对原始DeepLabv3+网络对大长宽比的目标对象分割边界不敏感的问题，在DenseASPP模块的支路加入条形池化（SP）模块以增强书脊的长条形特征；最后，参考ViT (Vision Transformer)中的多头自注意（MHSA）机制，提出一种全局信息增强的自注意模块，以增强网络获取长距离特征的能力。将所提算法在开源数据库上进行对比测试，实验结果表明，与原始DeepLabv3+网络分割算法相比，所提算法在近竖直书脊数据库上的平均交并比（MIoU）提升了1.8个百分点；在倾斜书脊数据库上的MIoU提升了4.1个百分点，达到了...     

动态场景下基于语义分割的视觉SLAM方法

针对在动态场景下视觉同步定位与建图（SLAM）鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰的问题,设计一种基于改进DeepLabv3plus与多视图几何的语义视觉SLAM算法。以语义分割网络DeepLabv3plus为基础,采用轻量级卷积网络MobileNetV2进行特征提取,并使用深度可分离卷积代替空洞空间金字塔池化模块中的标准卷积,同时引入注意力机制,提出改进的语义分割网络DeepLabv3plus。将改进后的语义分割网络DeepLabv3plus与多视图几何结合,提出动态点检测方法,以提高视觉SLAM在动态场景下的鲁棒性。在此基础上,构建包含语义信息和几何信息的三维语义静态地图。在TUM数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,该算法在高动态序列下的绝对轨迹误差的均方根误差值和标准差（SD）值最高分别提升98%和97%。     

基于分组卷积进行特征融合的全景分割算法

针对图像全景分割任务对于实践应用中现有网络结构运算不够快速的问题,提出一种基于分组卷积进行特征融合的全景分割算法。首先,通过自底向上的方式选择经典残差网络结构（ResNet）进行特征提取,并采用不同扩张率的空洞卷积空间金字塔池化操作（ASPP）对提取到的特征进行语义分割与实例分割的多尺度特征融合;然后,通过提出一种单路分组卷积上采样方法,整合语义与实例特征进行上采样特征融合至指定大小;最后,通过对语义分支、实例分支以及实例中心点这三个分支进行损失函数运算以得到更加精细的全景分割输出结果。该模型在CityScapes数据集上与注意力引导的联合全景分割网络（AUNet）、全景特征金字塔网络（Panoptic FPN）、亲和金字塔单阶段实例分割算法（SSAP）、联合全景分割网络（UPSNet）、Panoptic-DeepLab等方法进行了实验对比。实验结果表明,与对比方法中表现最好的Panoptic-DeepLab模型相比,所提模型在极大减少了解码网络参数量的情况下,全景分割质量（PQ）值为0.565,仅下降了0.003,在建筑物、火车、自行车等物体的分割质量上有0.3~5.5的提升,平均精确率（AP）、目标IoU阈值超过50%的平均精确率（AP₅₀）分别提升了0.002与0.014,平均交并比（mIoU）值提升了0.06。可见该方法能提升图像全景分割速度,在PG、AP、mIoU三个指标上均有较好的精度,可以有效地完成全景分割任务。     

基于高效的多尺度特征提取的轻量级语义分割

近来移动端视觉应用的发展激发了对轻量级语义分割技术的需求.尽管取得了十分辉煌的成就,当前轻量级语义分割模型仍存在精度不足、参数过多的问题.本文的目的在于开发一个具有少量参数的高精度分割模型.为此,本文基于以下观察提出了一种新的轻量级分割模型MiniNet:(1)语义分割依赖于多尺度特征学习;(2)下采样是加速网络推理和扩大卷积感受野的最有效方法;(3)网络深度和卷积通道数之间的良好平衡对于轻量级模型至关重要.具体来说,MiniNet采用空间金字塔卷积(Spatial Pyramid Convolution,SPC)模块和空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)模块作为多尺度特征学习的基本单元.此外,MiniNet将大多数网络层和操作放在较小的尺度上,即原始图像分辨率的1/16,而不是先前模型中常用的1/8尺度.MiniNet还设法平衡网络深度和卷积通道数.在没有ImageNet预训练的情况下,MiniNet在Cityscapes测试数据集上仅以211K参数和94.3fps的速度即可达到66.3%的mIoU.     

基于深度学习的轻量级道路图像语义分割算法

针对深度学习中道路图像语义分割模型参数量巨大以及计算复杂,不适合于部署在移动端进行实时分割的问题,提出了一种使用深度可分离卷积构建的轻量级对称U型编码器-解码器式的图像语义分割网络MUNet。首先设计出U型编码器-解码器式网络;其次,在卷积块之间设计稀疏短连接;最后,引入了注意力机制与组归一化（GN）方法,从而在减少模型参数量以及计算量的同时提升分割精度。针对道路图像CamVid数据集,在1 000轮训练后,MUNet模型分割结果在测试图像裁剪为720×720大小时的平均交并比（MIoU）为61.92%。实验结果表明,和常见的图像语义分割网络如金字塔场景分析网络（PSPNet）、RefineNet、全局卷积网络（GCN）和DeepLabv3+相比较,MUNet的参数量以及计算量更少,同时网络分割性能更好。     

基于SOLOV2改进的实例分割算法研究

实例分割在图像分类的基础上为每一个物体生成像素级别的分割掩码,是当前计算机视觉领域热门研究课题,也是极具挑战性的任务之一。针对当前算法存在的分割精度和鲁棒性不高等问题,提出了一种改进的SOLOV2算法。首先,以FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)算法为整体框架,采用ResNext作为骨干网络,在不增加网络参数量和计算量的前提下可以有效提升网络的精度;其次,采用改进的NAS-FPN(Neural Architecture Search Feature Pyramid Network)作为特征金字塔网络结构,这是一种可以在FPN中进行特征图的搜索和组合结构,使网络可以重新搜索并融合已经提取的特征图,以此来解决网络不能充分感知特征图从而导致网络精度不高的问题;最后,通过调整超参数得到整个分割网络模型。通过在COCO2017数据集上与BDD100K数据集上进行实验分析比较可知,改进的基于SOLOV2实例分割算法精度达到41.8%,在兼顾实时性的同时网络精度提升了2.1%。通过实验证明改进的算法可以适应多种交通场景...     

边界感知的实时语义分割网络

目前多数实时语义分割网络不仅同时处理边界和纹理等细节信息而且还忽略了语义边界区域特征,从而导致物体边界分割质量下降。针对该问题,提出一种边界感知的实时语义分割网络,主要从三个方面提高边界语义分割质量。提出了边界感知学习机制利用位置信息降低边界特征和轮廓附近细节的耦合度使边界感知和位置关系相互促进。设计轻量级区域自适应模块增强卷积网络对复杂语义边界区域的建模能力。根据采样区域像素贡献值不同设计了高效的空洞空间金字塔池化模块以增强重要的细节和语义特征。实验方面,与基准相比,在Cityscapes验证集上精度提升了约5.8个百分点,在Cityscapes测试集上以47.2 FPS的推理速度使精度达到了74.9%。在CamVid数据集上与BiSeNetV2算法相比mIoU提升了约3.96个百分点。     

基于深度学习的无人机地物图像分割方法

针对无人机地物图像的传统分割方法工程量大,效率低下,深度学习的无人机地物图像分割算法在复杂场景下精度不高和数据集的类别不均衡（长尾数据）等问题,提出一种基于深度学习的高分辨率无人机地物图像分割方法,用于提高不同地貌区域的分割精度。在语义分割模型DeepLabv3的基础上进行改进,将原始主干网络ResNet101替换为ResNet152并添加预训练模型,调整扩张卷积空间金字塔池化模块的扩张率,采用类别平衡损失函数来解决长尾数据问题。在采集的无人机地物图像数据集上进行训练并通过测试集的分割效果证明模型改进方法的有效性。根据实验模型分割效果表明,改进后的方法在测试集上平均交并比达到70.8%,相比原始模型提升了27.2%,能够得到效果更好的分割结果。     

基于DeepLabv3+的轻量级电力线语义分割方法

针对电力巡检中传统视觉电力线识别精度不高，现有基于深度学习的电力线分割速度慢的问题，提出一种基于DeepLabv3+的轻量级电力线语义分割方法。首先使用Mobilenetv2替换原始主干网络Xception，并对ASPP模块进行先降维后升维的操作，在不降低模型感受野和分割精度的情况了减少了模型的参数量。使用Focal Loss和Dice Loss组合的损失函数加强了模型对电力线的分割效果，最后采用多尺度特征融合和注意力机制进一步减少了分割结果中的图像噪点。改进的DeepLabv3+相较于原网络分割速度提升了108.65%,mIoU和mPA分别提升了1.58%和2.09%。     

基于可分离金字塔的轻量级实时语义分割算法

针对现有语义分割算法参数量过多、内存占用巨大导致其很难满足自动驾驶需要等现实应用的问题,提出一种基于可分离金字塔模块（SPM）的新颖、有效且轻量的实时语义分割算法。首先,利用特征金字塔形式的分解卷积和扩张卷积来构建瓶颈结构,从而以一种简单但有效的方式提取局部和上下文信息;然后,提出基于计算机视觉注意力的上下文通道注意力（CCA）模块,来利用深层语义修改浅层特征图通道权重优化分割效果。实验结果显示：所提出的算法在Cityscapes测试集上以每秒91帧的速度达到了71.86%的平均交并比（mIoU）。相较高效残差分解卷积网络（ERFNet）,所提算法mIoU提高了3.86个百分点,处理速度是其2.2倍;与最新的非局部高效实时算法（LRNNet）相比,所提算法mIoU略低0.34个百分点,但处理速度每秒上升了20帧。实验结果表明,所提算法有助于完成如自动驾驶中要求的高效、准确的街道场景图像分割任务。     

深浅层表示融合的半监督视频目标分割

为了解决半监督视频目标分割任务中,分割精度与分割速度难以兼顾以及无法对视频中与前景相似的背景目标做出有效区分的问题,提出一种基于深浅层特征融合的半监督视频目标分割算法。首先,利用预先生成的粗糙掩膜对图像特征进行处理,以获取更鲁棒的特征;然后,通过注意力模型提取深层语义信息;最后,将深层语义信息与浅层位置信息进行融合,从而得到更加精确的分割结果。在多个流行的数据集上进行了实验,实验结果表明：在分割运行速度基本不变的情况下,所提算法在DAVIS 2016数据集上的雅卡尔（J）指标相较于学习快速鲁棒目标模型的视频目标分割（FRTM）算法提高了1.8个百分点,综合评价指标为J和F得分的均值J&F相较于FRTM提高了2.3个百分点;同时,在DAVIS 2017数据集上,所提算法的J指标比FRTM提升了1.2个百分点,综合评价指标J&F比FRTM提升了1.1个百分点。以上结果充分说明所提算法能够在保持较快分割速度的情况下实现更高的分割精度,并且能够有效区别相似的前景与背景目标,具有较强的鲁棒性。可见所提算法在平衡速度与精度以及有效区分前景背景方面的优越性能。     

基于稀疏卷积的前景实时双目深度估计算法

为了提高立体匹配算法处理前景视差估计任务的计算效率,针对一般网络采用完全双目图像作为输入,场景内前景空间占比小而导致输入信息冗余度大的缺点,提出了一种基于稀疏卷积的目标实时立体匹配算法。为实现和改善算法对稀疏前景的视差估计,首先利用分割算法同时获得稀疏前景掩膜和场景语义特征;其次通过稀疏卷积提取稀疏前景区域的空间特征后与场景语义特征相融合,并将融合特征输入到解码模块进行视差回归;最后以前景真值图作为损失生成视差图。在ApolloScape数据集上的测试结果表明,所提算法的准确性和实时性均优于先进算法PSMNet和GANet,且算法的单次运行时间低至60.5 ms,对目标遮挡具有一定的鲁棒性,可用于目标实时深度估计。     

多尺度融合增强的图像语义分割算法

针对现有的图像语义分割算法存在小尺度目标丢失和分割不连续的问题,提出多尺度融合增强的图像语义分割算法,该算法在DeeplabV3+网络模型的基础上,通过构建多尺度特征提取和融合增强网络提高了对小目标特征的描述能力,使网络在分割大目标的同时也能获得小目标的特征信息,从而解决了语义分割时小尺度目标丢失和分割不连续的问题。在Cityscapes数据集上实验的结果表明,改进后的算法明显提升了小目标分割精度,解决了分割不连续的问题。最后在公开数据集PASCAL VOC 2012上进一步验证了改进算法的泛化性。     

基于深度学习的卫星图像道路分割算法

针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫星图像道路数据集上的测试结果表明,与FCN、SegNet、U_Net算法相比,该算法模型的准确率、召回率和精确率指标分别达到96.3%、96.9%和96.6%,能够有效地对道路元素进行准确分割。     

融合MobileNetv2和注意力机制的轻量级人像分割算法

针对人像分割精度不高、效率不佳的问题,提出一种融合MobileNetv2和注意力机制的轻量级人像分割算法,以实现对人像半身图进行分割.在编码器-解码器的U型网络结构的基础上,通过将MobileNetv2作为骨干网络,精简上采样过程,有效地减少了网络的参数量,有助于网络的迁移和训练.融合注意力机制的网络结构可更有效地学习...     

基于2D-WLDH的最大熵阈值分割算法

在传统二维最大熵图像阈值分割算法中,二维直方图主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理,且算法耗时较多.为此,提出一种新的最大熵分割算法.根据灰度级和韦伯局部描述子(WLD)建立二维WLD直方图(2D-WLDH),将其用于最大熵的阈值分割,并设计快速递推算法,以提高运行速度.实验结果表明,该算法的运行时间较少,分割效果较好.