一种多网络模型融合的烟雾检测方法

为降低云雾等类烟雾目标引起的烟雾检测虚警现象,提出一种多网络模型融合的烟雾检测方法。在采用VGG16网络提取烟雾细节特征的基础上,与ResNet50网络特征提取层进行融合,提取到更多细微特征,采用跳跃连接机制将图像信息传递到神经网络的更深层,避免烟雾图像重要特征的丢失,并解决因梯度消失导致的欠拟合问题。训练过程采用基于同构空间下的特征迁移学习方法,解决小样本训练难题,在新的目标检测领域进行重新训练,更有利于将网络模型融合,重新搭建全连接层输出检测结构,采用随机失活的方法,提高模型泛化能力。实验结果表明,与目前流行的深度卷积网络相比,该方法虚警率低,准确率和召回率高。     

基于高分遥感数据和深度学习的石冰川自动提取研究

石冰川是以冰岩混合物为基础形成的一类具有舌状堆积纹理的冰缘地貌,了解其分布和变化对于寒区环境研究具有重要价值,遥感技术的发展为石冰川的识别提供了有效的手段。针对石冰川发育地的偏远和调查的困难,以及其光谱特征的微弱性,提出了一种基于深度学习的石冰川识别方法,以ResNet作为训练网络,得到石冰川的图像分类模型,以国产高分一号遥感影像作为实验数据,在念青唐古拉山西段展开了应用,共识别出石冰川96条。验证结果表明：该方法具有较高的识别精度（98.72%的总体精度、89.48%的生产精度和81.77 %的用户精度）,证明该方法能够有效地识别石冰川,并为在大区域开展石冰川的调查和分析提供了基础。     

基于ResNet双注意力机制的遥感图像场景分类

针对基于传统机器学习遥感图像场景分类无法快速有效提取图像特征造成分类结果不准确的问题,提出一种基于注意力残差网络的遥感图像场景分类的方法,以残差网络为基准模型,在通道和空间两个维度上建立注意力模块,实验过程中对参数进行合理有效的设置,调整网络层数优化模型,达到对UC Merced Land-Use数据集的有效分类.实验...     

基于时空异构双流卷积网络的行为识别

目前大多数基于双流卷积网络的行为识别方法采用同样的时空网络结构,双流合并时会产生大量的冗余信息,从而降低识别的精确度.对此提出一种基于双流网络的时空异构网络结构.该网络采用两种不同的时空网络结构对行为进行分类.此外,对视频序列的长时间结构采用分段形式进行建模,使整个行为视频的学习变得高效.在UCF101和HMDB51数...     

改进Faster R-CNN模型的CT图磨玻璃密度影目标检测

目的 针对Faster R-CNN （faster region convolutional neural network）模型在肺部计算机断层扫描（computed tomography，CT）图磨玻璃密度影目标检测中小尺寸目标无法有效检测与模型检测速度慢等问题，对Faster R-CNN模型特征提取网络与区域候选网络（region proposal network，RPN）提出了改进方法。方法 使用特征金字塔网络替换Faster R-CNN的特征提取网络，生成特征金字塔；使用基于位置映射的RPN产生锚框，并计算每个锚框的中心到真实物体中心的远近程度（用参数“中心度”表示），对RPN判定为前景的锚框进一步修正位置作为候选区域（region proposal），并将RPN预测的前景/背景分类置信度与中心度结合作为候选区域的排序依据，候选区域经过非极大抑制筛选出感兴趣区域（region of interest，RoI）。将RoI对应的特征区域送入分类回归网络得到检测结果。结果 实验结果表明，在新冠肺炎患者肺部CT图数据集上，本文改进的模型相比于Faster R-CNN模型，召回率（recall）增加了7%，平均精度均值（mean average precision，mAP）增加了3.9%，传输率（frames per second，FPS）由5帧/s提升至9帧/s。特征金字塔网络的引入明显提升了模型的召回率与mAP指标，基于位置映射的RPN显著提升了模型的检测速度。与其他最新改进的目标检测模型相比，本文改进的模型保持了双阶段目标检测模型的高精度，并拉近了与单阶段目标检测模型在检测速度指标上的距离。结论 本文改进的模型能够有效检测到患者肺部CT图的磨玻璃密度影目标区域，对小尺寸目标同样适用，可以快速有效地为医生提供辅助诊断。     

基于改进深度学习模型IRCNN的卷烟真伪鉴别

针对常用的卷烟包装图像真伪鉴别,目前深度学习方法需要较高的设备成本与较长的训练时间。本文提出了一种基于Inception和ResNet卷积神经网络结合的卷烟包装图像真伪鉴别模型IRCNN(Inception-ResNet Convolutional Neural Network)。利用Inception网络并行结构自动学习并提取卷烟包装图像的不同尺度特征,同时在线路中加入三维卷积核,有效地增强不同线路之间的信息交互。利用残差结构减少由于网络加深导致的模型退化。实验结果表明,与其他深度学习方法相比较,本文提出的方法不仅减少算法设备成本和训练时间,而且准确率可达到99.88%。因此,通过采用多线路Inception和残差网络相结合的IRCNN模型,可以有效地提高卷烟真伪鉴别效率和精度,为将来实际应用提供技术支持。     

面向表情识别的重影非对称残差注意力网络模型

针对ResNet50中的Bottleneck经过1×1卷积降维后主干分支丢失部分特征信息而导致在表情识别中准确率不高的问题,本文通过引入Ghost模块和深度可分离卷积分别替换Bottleneck中的1×1卷积和3×3卷积,保留更多原始特征信息,提升主干分支的特征提取能力;利用Mish激活函数替换Bottleneck中的ReLU激活函数,提高了表情识别的准确率;在此基础上,通过在改进的Bottleneck之间添加非对称残差注意力模块(asymmetric residual attention block, ARABlock)来提升模型对重要信息的表示能力,从而提出一种面向表情识别的重影非对称残差注意力网络（ghost asymmetric residual attention network, GARAN）模型。对比实验结果表明,本文方法在FER2013和CK+表情数据集上具有较高的识别准确率。     

基于级联神经网络的型钢表面缺陷检测算法

深度学习在缺陷检测方面具有优越性能,然而在工业应用过程中由于缺陷概率低,无缺陷图像的检测过程占据了大部分计算时间,严重限制了整体上的有效检测速度。针对上述问题,提出一种基于级联网络的型钢表面缺陷检测算法SDNet。该算法分为两个阶段：预检阶段和精检阶段。预检阶段采用基于深度可分离卷积（DSC）以及多尺度并行卷积的轻量化ResNet预检网络,判断型钢表面图像是否存在缺陷;精检阶段以YOLOv3作为基准网络对图像中的缺陷进行准确分类与定位,并在主干特征提取网络以及预测分支中引入改进空洞空间金字塔池化（ASPP）模块以及对偶注意力模块,以提升网络的检测性能。实验结果表明,SDNet在1 024像素×1 024像素图像上的检测速度达到每秒120.63帧,准确率达到92.1%。与原YOLOv3算法相比,所提算法的检测速度是原YOLOv3算法的3.7倍,检测精度提高了10.4个百分点,可应用于型钢表面缺陷的快速检测。     

多感知兴趣区域特征融合的图像识别方法

针对自然图像识别过程中不同深度学习模型关注兴趣区域不同的现象,本文引入深度卷积神经网络融合机制,结合深度迁移学习方法,给出了一种基于多感知兴趣区域特征融合的图像识别方法.本文将迁移学习方法引入牛津大学视觉组网络模型(visual geometry group network,VGGNet)和残差网络模型(residua...     

复杂场景下基于R-FCN的小人脸检测研究

在复杂场景中准确检测出小的、模糊的和部分遮挡的人脸,仍是人脸检测算法存在的问题。为此,提出基于区域的全卷积网络R-FCN的人脸检测算法,来解决其中的小人脸检测问题。采用完全卷积残差网络ResNet作为主干网络,融合多种新技术,主要包括Squeeze-and-Excitation模块、残差注意力机制等,以提高最终的输出精度。在最具挑战性的人脸检测基准Widerface数据集上测试,结果表明该算法在复杂场景下具有出色的人脸检测效果,对部分遮挡,模糊、人脸姿态变化也具有一定鲁棒性。