基于全局注意力信息交互的高光谱图像分类

近年来,研究者们发现基于双分支结构的高光谱图像分类方法可以更有效地提取图像的光谱特征和空间特征用于分类.但在双分支结构中,各分支只侧重于细化、提取光谱特征或空间特征,忽略了对光谱-空间跨维特征交互的研究,且两分支各自提取的部分交互不明显,因此影响了分类的性能.针对这一问题,本文提出了一种基于全局注意力信息交互的高光谱图像分类方法.首先采用密集连接网络分两个分支分别细化图像的光谱特征和空间特征,然后结合全局注意力机制(GAM)得到通道全局注意力特征和空间全局注意力特征,最后通过一个信息交互的模块实现光谱和空间信息的交互,更充分地利用光谱和空间信息实现分类.本文提出的方法分别在Pavia University(PU)和Salinas Valley (SV)两个数据集上进行了实验,相较于其他的4种方法,本文提出的方法在分类性能上取得了明显的提升.     

基于图像增强与样本平衡优化的行人属性识别

由于采用的监控图像尺寸较小、分辨率低等原因, 行人属性识别一直是一个极具挑战性的任务, 而低分辨率的图像往往又导致数据集存在识别行人主体区域不突出、背景噪音干扰严重等问题. 之前的方法大多将未作处理的原始图像作为输入, 使得属性识别效果一直不够理想, 并且, 属性识别的主流数据集通常存在正负样本不平衡的问题, 例如, 许多行人的服装属性分布有着季节性或习俗性的偏差. 因此, 本文提出一个新的深度学习网络——图像增强与样本平衡优化模型IEBO (image enhancement and sample balance optimization). 该模型通过色彩增强与提取行人主体区域的噪音抑制方法, 在突出行人核心特征的同时消除无用背景信息, 防止其对属性识别造成干扰. 另外模型通过权重调节针对样本不平衡的属性进行优化, 提高不平衡属性的识别能力. 实验最终表明, 新的行人属性识别模型在Market-1501-attribute数据集中取得了较好的性能.     

基于Smart Client原油集输信息系统的设计与实现

针对当前客户端技术的发展趋势。分析了传统C／S与B／S技术的不足，介绍了智能客户端面向服务的体系结构。并将智能客户端技术运用在油田集输系统中,建立了一套易部署、可扩展、能离线工作。适应未来油气集输发展需要的分布式原油集输信息系统。     

基于类时序注意力机制的图像描述方法

近年来, 注意力机制已经广泛应用于计算机视觉领域, 图像描述常用的编码器-解码器框架也不例外. 然而,当前的解码框架并未较清楚地分析图像特征与长短期记忆神经网络(LSTM)隐藏状态之间的相关性, 这也是引起累积误差的原因之一. 基于该问题, 本文提出一个类时序注意力网络(Similar Temporal Attenti...