高效多尺度卷积自注意力单幅图像除雨方法

雨天作为较常见的一种自然天气情况,会极大地影响户外视觉系统所拍摄到的图像和视频数据的成像质量并制约后续高级计算机视觉任务的性能;针对目前除雨算法存在伪影残留、细节丢失等问题,为了充分提取图像特征,有效去除雨条纹,提高除雨效率,提出一种新颖的单阶段深度学习除雨方法;采用高效卷积和跨尺度自注意力相结合的方式,弥补纯卷积网络无法满足的全局特征建模能力;嵌入多尺度空间特征融合模块,有效增加网络的感受野,增强网络对不同分布的雨条纹特征的学习能力;设计了一种混合损失函数,利用各损失函数的优势来弥补单一损失函数表现出来的缺陷;经过在不同类型数据集上的大量实验证明,该算法不仅能够有效去除雨条纹,充分保留背景细节,而且处理速度也有显著的提升。     

融合空间位置注意力机制的英语题注生成模型

为使题注生成模型生成流畅、连贯和信息丰富的特定信息题注,在Transformer架构的基础上提出了Transformer Chart to Text（TransChartText）模型。通过筛选各种科研论文和新闻文章网站,制作了基于图表的题注描述数据集,该数据集的英语题注描述涵盖了丰富的数据类别和逻辑推理。引入数据变量替换图表数据值,有效提高了模型生成题注的内容选择,促使模型生成了连贯的题注内容。为进一步增强模型学习词与词之间位置关系的能力并降低错误词序频率,模型分别对编码器和解码器引入空间位置嵌入编码和集束搜索算法。实验结果表明,TransChartText模型在内容选择（CS）、内容排序（CO）、ROUGE、BLEU指标上取得了更好的分数,生成了高质量的基于图表的英语题注。     

融合MultiDeepPPL的苗族服饰分割研究

针对基于深度学习的苗族服饰图像语义分割模型存在提取过程中服饰掩码拟合质量不高的问题,文章提出一种基于渐进式注意力学习的多尺度深度学习金字塔模型(Multi-scale Deep learning pyramidal network of progressive attentional learning,MultiDee...