基于倍频卷积和注意力机制的图像去雨

针对机器视觉场景图像中由于雨线影响导致背景信息模糊、损失的问题,提出一种基于倍频卷积和注意力机制的图像去雨方法.首先,建立基于空-频域去雨模型,设计基于空间尺度变换和倍频卷积的频率特征分解模块,通过学习得到频率特征和雨线特征的映射关系,降低低频特征空间冗余,提高网络运行效率;其次,设计多层通道注意力模块映射雨线层权重信息,增强重要特征,挖掘雨线层之间的亮度差异,提高雨线检测性能;最后,通过序列操作迭代分解出不同成分的雨线信息,进而完成场景图像去雨.实验结果表明,所提方法对不同方向、形状的雨线和雨滴具有良好的去除性能,同时对于背景图像的细节与边缘信息也具有较好的保护作用.     

基于类金字塔图残差网络的图像超分辨率重建

针对基于深度学习的图像超分辨率重建算法大多侧重于从大量外部训练数据中学习,而忽视图像本身的内部知识以及过于关注局部特征的问题,提出一种基于类金字塔图残差网络的图像超分辨率重建算法.首先,该算法构建的残差图卷积结构利用一种预生成图结构的方式将提取的特征图转换为预生成图结构的顶点来构成图结构数据,从而通过图卷积来学习特征自身内部的拓扑结构,同时使用残差学习适度地加深图卷积网络以提高重建性能;其次,该算法构建的类金字塔多空洞卷积结构,通过充分利用不同大小的感受野,避免了不能完全覆盖所有像素点的缺陷,更好地融合不同尺度的特征信息;最后,经过大量实验验证,所提出的算法显著优于主流超分辨率方法,有着更好的客观和主观度量结果.     

多尺度密集时序卷积网络的单幅图像去雨方法

雨滴会降低户外拍摄图像质量,影响图像视觉效果及后续图像分析工作。针对目前去雨算法存在颜色失真、去雨过度化等问题,为了提高计算机视觉算法在中、大雨天气下的准确性,提出多尺度DenseTimeNet(密集时间序列卷积神经网络)的单幅图像去雨方法。该网络由多个尺度DenseTimeNetBlock(密集时序卷积网络密集块)组成,通过卷积下采样技术得到不同尺度下雨线特征信息与降低图像维度后利用时域卷积寻找的时间维度特征信息。在不同维度下学习雨景图和无雨图之间的映射关系,网络主体由密集卷积块和残差网络组成,可加速算法收敛速度,更深度学习图像纹理特征,使特征信息在网络结构进行深度传播,可以更好地复原残损图像。在不同方向,不同大小的雨滴图像上对所提方法进行验证,实验结果表明,该方法相较于现有算法,图像去雨效果良好。     

RGB-D语义分割：深度信息的选择使用

目的 在室内场景语义分割任务中,深度信息会在一定程度上提高分割精度。但是如何更有效地利用深度信息仍是一个开放性问题。当前方法大都引入全部深度信息,然而将全部深度信息和视觉特征组合在一起可能对模型产生干扰,原因是仅依靠视觉特征网络模型就能区分的不同物体,在引入深度信息后可能产生错误判断。此外,卷积核固有的几何结构限制了卷积神经网络的建模能力,可变形卷积(deformable convolution, DC)在一定程度上缓解了这个问题。但是可变形卷积中产生位置偏移的视觉特征空间深度信息相对不足,限制了进一步发展。基于上述问题,本文提出一种深度信息引导的特征提取(depth guided feature extraction, DFE)模块。方法 深度信息引导的特征提取模块包括深度信息引导的特征选择模块(depth guided feature selection, DFS)和深度信息嵌入的可变形卷积模块(depth embedded deformable convolution, DDC)。DFS可以筛选出关键的深度信息,自适应地调整深度信息引入视觉特征的比例,在网络模型需要时将深度信息嵌...     

基于深度卷积神经网络的车型识别

传统的基于卷积神经网络的车型识别算法存在识别相似车型的准确率不高,以及在网络训练时只能使用图像的灰度图从而丢失了图像的颜色信息等缺陷。对此,提出一种基于深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)的提取图像特征的方法,运用深度卷积神经网络对背景较复杂的车型进行网络训练,以达到识别车型的目的。文中采用先进的深度学习框架Caffe,基于AlexNet结构提出了深度卷积神经网络的模型,分别对车型的图像进行训练,并与传统CNN算法进行比较。实验结果显示,DCNN网络模型的准确率达到了96.9%,比其他算法的准确率更高。     

结合双流特征融合及对抗学习的图像显著性检测

为实现图像显著区域或目标的低级特征与语义信息有意义的结合,以获取结构更完整、边界更清晰的显著性检测结果,提出一种结合双流特征融合及对抗学习的彩色图像显著性检测(SaTSAL)算法.首先,以VGG-16和Res2Net-50为双流异构主干网络,实现自底向上、不同级别的特征提取;之后,分别针对每个流结构,将相同级别的特征图...     

高光谱图像小样本分类的卷积神经网络方法

目的 与传统分类方法相比,基于深度学习的高光谱图像分类方法能够提取出高光谱图像更深层次的特征。针对现有深度学习的分类方法网络结构简单、特征提取不够充分的问题,提出一种堆叠像元空间变换信息的数据扩充方法,用于解决训练样本不足的问题,并提出一种基于不同尺度的双通道3维卷积神经网络的高光谱图像分类模型,来提取高光谱图像的本质空谱特征。方法 通过对高光谱图像的每一像元及其邻域像元进行旋转、行列变换等操作,丰富中心像元的潜在空间信息,达到数据集扩充的作用。将扩充之后的像素块输入到不同尺度的双通道3维卷积神经网络学习训练集的深层特征,实现更高精度的分类。结果 5次重复实验后取平均的结果表明,在随机选取了10%训练样本并通过8倍数据扩充的情况下,Indian Pines数据集实现了98.34%的总体分类精度,Pavia University数据集总体分类精度达到99.63%,同时对比了不同算法的运行时间,在保证分类精度的前提下,本文算法的运行时间短于对比算法,保证了分类模型的稳定性、高效性。结论 本文提出的基于双通道卷积神经网络的高光谱图像分类模型,既解决了训练样本不足的问题,又综合了高光谱图像的光谱特征和空间特征,提高了高光谱图像的分类精度。     

融合注意力与时域多尺度卷积的手势识别算法

针对基于深度学习的动态手势识别方法网络规模庞大、提取的时空特征尺度单一、有效特征的提取能力不足等问题,提出了一种深度网络框架。首先,使用时域多尺度信息融合的时空卷积模块改进3D残差网络结构,大幅度缩小网络规模,获得多种尺度的时空感受野特征;其次,引入一种全局信息同步的时空特征通道注意力机制,使用极少量参数构建特征图通道之间的全局依赖关系,使模型更加高效地获取动态手势的关键特征。在自建手势数据集SHC和公开手势数据集SKIG上的实验结果显示,提出的手势识别方法参数量更少且多尺度时空特征提取能力强,识别率高于目前的主流算法。     

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.     

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。     

动态异构特征融合的水下图像增强算法

针对水下图像细节模糊和色彩失真严重的问题,提出一种基于编码解码结构的动态异构特征融合水下图像增强网络.首先,设计异构特征融合模块,将不同级别与不同层次的特征进行融合,提升网络对细节信息和语义信息的整体感知能力;然后,设计新型特征注意力机制,改进传统通道注意力机制,并将改进后的通道注意力与像素注意力机制加入异构特征融合过程,加强网络提取不同浑浊度像素特征的能力;接着,设计动态特征增强模块,自适应扩展感受野以提升网络对图像畸变景物的适应力和模型转换能力,加强网络对感兴趣区域的学习;最后,设计色彩损失函数,并联合最小化绝对误差损失与结构相似性损失,在保持图像纹理的基础上纠正色偏.实验结果表明,所提出算法可有效提升网络的特征提取能力,降低水下图像的雾度效应,提升图像的清晰度和色彩饱和度.     

融合多维空洞卷积算子和多层次特征的深度网络检测算法

在基于深度网络的目标检测模型中,仅利用串行的卷积操作,模型会缺少描述网络不同层次的细节信息和特征图全局信息的能力,减弱小目标的检测能力,影响检测精度.基于残差网络结构,文中提出融合多维空洞卷积(MDC)算子和多层次特征的深度网络检测算法.首先设计MDC算子,卷积核具有5种不同的感受野,可获取8种不同语义的特征图,并引入串行网络的特征提取环节,构造特征层.再通过转置卷积操作实现检测层升维,用于级联不同层次的特征层,得到检测层并保证能在最大程度上保留目标的原始特征.最后使用非极大抑制完成检测算法的构建.实验表明,文中算法有效提高目标平均检测精度和小目标的检测能力.     

选择性卷积特征融合的花卉图像分类

目的 针对花卉图像标注样本缺乏、标注成本高、传统基于深度学习的细粒度图像分类方法无法较好地定位花卉目标区域等问题,提出一种基于选择性深度卷积特征融合的无监督花卉图像分类方法。方法 构建基于选择性深度卷积特征融合的花卉图像分类网络。首先运用保持长宽比的尺寸归一化方法对花卉图像进行预处理,使得图像的尺寸相同,且目标不变形、不丢失图像细节信息;之后运用由ImageNet预训练好的深度卷积神经网络VGG-16模型对预处理的花卉图像进行特征学习,根据特征图的响应值分布选取有效的深度卷积特征,并将多层深度卷积特征进行融合;最后运用softmax分类层进行分类。结果 在Oxford 102 Flowers数据集上做了对比实验,将本文方法与传统的基于深度学习模型的花卉图像分类方法进行对比,本文方法的分类准确率达85.55%,较深度学习模型Xception高27.67%。结论 提出了基于选择性卷积特征融合的花卉图像分类方法,该方法采用无监督的方式定位花卉图像中的显著区域,去除了背景和噪声部分对花卉目标的干扰,提高了花卉图像分类的准确率,适用于处理缺乏带标注的样本时的花卉图像分类问题。     

基于改进全局—局部注意网络的室内场景识别方法

由于卷积神经网络(CNN)大多侧重于全局特征学习,忽略了包含更多细节的局部特征信息,使得室内场景识别的准确率难以提高。针对这一问题,提出了基于改进全局—局部注意网络(GLANet)的室内场景识别方法。首先,利用GLANet捕捉场景图像的全局特征和局部特征,增加图像特征中的细节信息;然后,在局部网络中引入non-local注意力模块,通过注意力图和特征图的卷积来进一步保留图像的细节特征,最后融合网络不同阶段的多种特征进行分类。通过在MIT Indoor67和SUN397数据集上的训练和验证,所提方法的识别准确率与LGN方法相比分别提高了1.98%和3.07%。实验结果表明,该算法能够有效捕获全局语义信息和精细的局部细节,显著提高了识别准确率。     

基于跳跃连接金字塔模型的小目标检测

随着深度学习的发展,目标检测已经获得了较高的精度和效率。但是小目标的检测仍然是一个挑战。小目标检测准确率较低的重要原因是没有充分利用高层特征的语义信息和低层特征的细节信息之间的关系。针对上述问题,本文提出一种基于跳跃连接金字塔模型的小目标检测方法。与其他的目标检测方法不同,本文提出利用跳跃连接金字塔结构来融合多层高层语义特征信息和低层特征图的细节信息。而且为了更好地提取不同尺度物体对应的特征信息,在网络模型中采用不同大小的卷积核和不同步长的空洞卷积来提取全局特征信息。在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行了实验,验证了算法的有效性。     

多层次感知残差卷积网络的单幅图像超分重建

目的 单幅图像超分辨率重建的深度学习算法中,大多数网络都采用了单一尺度的卷积核来提取特征（如3×3的卷积核）,往往忽略了不同卷积核尺寸带来的不同大小感受域的问题,而不同大小的感受域会使网络注意到不同程度的特征,因此只采用单一尺度的卷积核会使网络忽略了不同特征图之间的宏观联系。针对上述问题,本文提出了多层次感知残差卷积网络（multi-level perception residual convolutional network,MLP-Net,用于单幅图像超分辨率重建）。方法 通过特征提取模块提取图像低频特征作为输入。输入部分由密集连接的多个多层次感知模块组成,其中多层次感知模块分为浅层多层次特征提取和深层多层次特征提取,以确保网络既能注意到图像的低级特征,又能注意到高级特征,同时也能保证特征之间的宏观联系。结果 实验结果采用客观评价的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）和结构相似性（structural similarity,SSIM）两个指标,将本文算法其他超分辨率算法进行了对比。最终结果表明本文算法在4个基准测试集上（Set5、Set14、Urban100和BSD100（Berkeley Segmentation Dataset））放大2倍的平均峰值信噪比分别为37.851 1 dB,33.933 8 dB,32.219 1 dB,32.148 9 dB,均高于其他几种算法的结果。结论 本文提出的卷积网络采用多尺度卷积充分提取分层特征中的不同层次特征,同时利用低分辨率图像本身的结构信息完成重建,并取得不错的重建效果。     

非对称内核卷积结合语义置信嵌入的模糊人脸图像重建

受异构卷积原理的启发,在深度学习框架下提出非对称内核卷积结合语义置信嵌入的模糊人脸图像重建网络.针对对称方形卷积内核在进行特征提取时对重要特征表达的不足,使用非对称内核替代,增强方形卷积内核特征的表达能力.在重建阶段,结合非对称内核卷积与语义置信网络,进一步提取每类语义信息在重建中最利于重建效果的特征,结合置信度引导网络向更利于重建的方向训练.在CelebA、Helen数据集上的实验证实文中网络重建效果较优.     

多源域混淆的双流深度迁移学习

目的 针对深度学习严重依赖大样本的问题,提出多源域混淆的双流深度迁移学习方法,提升了传统深度迁移学习中迁移特征的适用性。方法 采用多源域的迁移策略,增大源域对目标域迁移特征的覆盖率。提出两阶段适配学习的方法,获得域不变的深层特征表示和域间分类器相似的识别结果,将自然光图像2维特征和深度图像3维特征进行融合,提高小样本数据特征维度的同时抑制了复杂背景对目标识别的干扰。此外,为改善小样本机器学习中分类器的识别性能,在传统的softmax损失中引入中心损失,增强分类损失函数的惩罚监督能力。结果 在公开的少量手势样本数据集上进行对比实验,结果表明,相对于传统的识别模型和迁移模型,基于本文模型进行识别准确率更高,在以DenseNet-169为预训练网络的模型中,识别率达到了97.17%。结论 利用多源域数据集、两阶段适配学习、双流卷积融合以及复合损失函数,构建了多源域混淆的双流深度迁移学习模型。所提模型可增大源域和目标域的数据分布匹配率、丰富目标样本特征维度、提升损失函数的监督性能,改进任意小样本场景迁移特征的适用性。     

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。     

提高小样本高光谱图像分类性能的变维卷积神经网络

目的 为了解决基于卷积神经网络的算法对高光谱图像小样本分类精度较低、模型结构复杂和计算量大的问题,提出了一种变维卷积神经网络。方法 变维卷积神经网络对高光谱分类过程可根据内部特征图维度的变化分为空—谱信息融合、降维、混合特征提取与空—谱联合分类的过程。这种变维结构通过改变特征映射的维度,简化了网络结构并减少了计算量,并通过对空—谱信息的充分提取提高了卷积神经网络对小样本高光谱图像分类的精度。结果 实验分为变维卷积神经网络的性能分析实验与分类性能对比实验,所用的数据集为Indian Pines和Pavia University Scene数据集。通过实验可知,变维卷积神经网络对高光谱小样本可取得较高的分类精度,在Indian Pines和Pavia University Scene数据集上的总体分类精度分别为87.87%和98.18%,与其他分类算法对比有较明显的性能优势。结论 实验结果表明,合理的参数优化可有效提高变维卷积神经网络的分类精度,这种变维模型可较大程度提高对高光谱图像中小样本数据的分类性能,并可进一步推广到其他与高光谱图像相关的深度学习分类模型中。