基于空洞卷积和特征融合的单阶段目标检测算法

针对SSD多尺度目标检测过程中存在的目标漏检和错检问题,提出了一种融入多维空洞卷积和多尺度特征融合的目标检测算法。在卷积神经网络输出的多尺度特征中,浅层具有更多的细节信息,深层具有更多的语义信息,根据这一特点,对浅层网络采用了3种多维空洞卷积的浅层特征增强模块,获得具有语义信息的特征图,将增强后的特征图进行下采样,融合不同层的特征;同时在深层网络引入通道注意力模块,对通道进行权重分配,抑制无用信息,提高目标的检测性能。研究结果表明：该算法在PASCAL VOC数据集上检测精度为79.7%,比SSD算法提高了2.4%;在KITTI数据集上检测精度为68.5%,比SSD算法提高了5.1%,检测速度达到了实时性的要求,有效地改善了目标的漏检和错检。     

基于改进RFBNet算法的遥感图像目标检测

针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷, 导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题, 为提高对遥感图像中小目标的检测能力, 提出一种基于RFBNet的改进算法. 该算法以RFBNet为框架, 首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积, 以扩展感受野丰富输出, 进而强化对弱特征的提取能力; 然后设计多尺度特征融合模块, 丰富浅层特征图的抽象信息; 最后设计稠密预测模块, 提前在较浅层整合上下文信息, 使最后阶段的每层输出都含有丰富且联系紧密的多尺度特征信息. 将该算法在数据集UCAS_AOD和NWPU VHR-10上进行实验, 平均检测精度分别达83.4%和94.8%. 实验结果表明, 该算法有效提高了遥感图像中目标检测的精度, 且针对遥感图像中的小尺度目标检测问题改善明显.     

基于注意力机制的多尺度仪表检测

为实现复杂场景下多尺度仪表检测,提出了一种基于注意力机制的视频多尺度仪表检测算法。首先,利用基于空间注意力机制的特征提取网络,建模特征的长距离依赖,增强特征的表达能力;其次,提出了一种自适应特征选择模块（Adaptive Feature Selection Module, AFSM）,对不同阶段的特征图进行权重调整,增强网络对多尺度目标的检测能力。在自建的仪表数据集上进行了实验。实验结果表明,相比较原来的Faster RCNN方法,所提出方法的检测精度提高了7.6%;与对比方法相比,检测精度也能达到95.4%。在对实际仪表监测视频的测试中,检测结果以及速度能够满足实际需要。所提方法通过改进特征提取网络和特征选择操作,增强了特征表达能力,有效降低了虚警,提升了网络对多尺度目标的检测性能。     

基于扩张卷积特征自适应融合的复杂驾驶场景目标检测

针对复杂驾驶场景下的目标检测问题,提出一种基于扩张卷积特征自适应融合的目标检测算法.采用单阶段目标检测网络RetinaNet作为基本框架,其包含卷积特征提取、多尺度特征融合以及目标分类与回归子网.为提高网络对多尺度特征的提取能力,设计了基于不同扩张率组合的残差卷积分支模块,以获取不同感受野下的目标特征图;然后,将不同尺度下的特征通过网络自适应学习的参数融合后输出,用于后续的目标预测;最后在大规模且多样化的复杂驾驶场景数据集BDD100K上进行实验.结果 表明,利用扩张残差卷积分支模块与特征自适应融合算法能够分别将网络的平均精度均值由0.330提升至0.338与0.344,并在采用扩张卷积特征自适应融合的情况下达到了0.349.所提算法能够有效提升目标检测算法在复杂驾驶场景下的检测性能.     

改进的SSD-ResNet算法

单次多边界框检测器(single shot multibox detector, SSD)算法因其性能优良已被应用于许多场景中，但该算法对小目标物体的检测精度偏低，主要原因是高层的语义信息没有被充分利用。为解决该问题，文章将其基础网络替换为残差网络(residual network, ResNet),同时融合深浅层的特征信息来增强浅层特征图的语义信息，此外还引入注意力模块，保留更多的目标特征信息，抑制无关信息，进一步提升对小目标物体的检测效果。在PASCAL VOC2007数据集上进行实验测试，平均精度均值为80.2%,优于其他SSD改进算法。由于增加了特征融合和注意力模块，所提算法检测速度有所下降，但相比于SSD改进算法，检测速度仍有明显的优势。     

基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法

针对小目标物体检测精度差的问题,同时不以牺牲速度为代价,本文提出了一种基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法。算法首先由卷积神经网络生成多尺度的特征图,然后采用多级特征融合的方法,将浅层和深层特征图的语义信息相结合,提高特征图的表达能力,接着引入全局注意力模块,对特征图上下文信息进行建模,并捕获通道之间的依赖关系来选择性地增强重要的通道特征。此外,在多任务损失函数的基础上增加一项额外的惩罚项来平衡正负样本。最后经过分类回归、迭代训练和过滤重复边框得到最终检测模型。对所提算法在PASCAL VOC数据集上进行了训练和测试,结果表明该算法能有效地提升小目标物体检测效果,并较好地平衡了检测精度与速度之间的关系。     

基于深层次特征增强网络的SAR图像舰船检测

针对合成孔径雷达图像中舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于深层次特征增强网络的多尺度目标检测框架.利用Darknet53提取原始图像特征,自上而下建立四尺度特征金字塔;特别设计基于注意力机制的特征融合结构,自下而上衔接相邻特征层,构建增强型特征金字塔;利用候选区域及其周边上下文信息为检测器计算分类置信度和目标分数提供更高质量的判定依据.所提算法在SSDD公开数据集和SAR-Ship自建数据集上的平均检测精度分别为94.43%和91.92%.实验结果表明,该算法设定合理且检测性能优越.      

基于区域生成网络结构的多层特征融合目标检测算法

现有深度学习目标检测算法往往只利用了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的深层特征进行判别,对浅层特征利用不足。为了利用浅层的细节信息来提高最终所提取的特征层信息的丰富性,提出了一种基于区域生成网络(region proposal network,RPN)结构的多层特征融合目标检测算法,该算法通过深度卷积网络获取不同层次的特征,并将浅层特征与深层次特征进行融合来获得更加丰富的提取特征,以提升检测模型的性能。以Image Net上的公开数据voc2007为实验对象,以Faster RCNN为基础的检测框架进行改进,最终改进后的平均精度均值(mean average precision,mAP)相比于Faster RCNN有所提升,表明研究结果提升了目标检测模型的准确度。     

一种多列特征图融合的深度人群计数算法

针对复杂开放环境下人群密度估计中的多尺度目标和小目标感知问题,提出了一种基于特征图融合的多列卷积神经网络的人群密度估计算法.所提出的特征图融合方式,一方面综合利用高层语义特征与底层细节特征,实现了对小目标的感知;另一方面大幅提高基础网络集成数量以应对目标多尺度问题,最终提高了人群密度估计的准确性.实验结果表明,所提算法有效提高了密集开放场景中人群计数的准确性.     

基于特征融合SSD的微电连接器缺陷检测

提出基于多尺度特征融合单次多框检测器(SSD)算法,对微精密玻璃封装电连接器的缺陷进行检测.针对SSD算法在背景复杂、噪声干扰多、目标特征微弱环境下,特征提取能力弱、检测精度低的问题,在主干网络加入深度残差结构,丰富细节信息;针对在卷积网络中关键信息逐步丢失问题,提出了自顶向下的多尺度特征融合方法将含有上下文信息的高语...     

基于U-Net多尺度和多维度特征融合的皮肤病变分割方法

针对皮肤病变区域尺度不同和形状不规则, 传统U-Net网络方法缺乏从不同尺度分析目标的鲁棒性, 并在提取图像高层语义特征时丢失部分空间上下文信息而影响后续分割精度等问题, 提出一种基于U-Net多尺度和多维度特征融合的医学图像分割方法. 首先, 用空洞卷积融合不同尺度的空间上下文信息; 其次, 用通道上下文信息融合模块提取特征图各通道间的权重信息; 最后, 将特征图中的多尺度和多维度信息进行融合, 以保留更多的空间上下文信息. 实验结果表明, 该方法在皮肤病变数据集上对皮肤病变区域进行分割的分割效果较好.     

改进多尺度卷积神经网络的人脸表情识别研究

为了有效改善现有人脸表情识别模型中存在的信息丢失严重、组件间相对空间联系不密切的问题,提出了一种改进的多尺度卷积神经网络模型,通过构建深层多尺度卷积神经网络,使模型能够挖掘出更多潜在的特征信息;通过特征融合促进信息的流通和重利用,减少池化操作所引起的重要信息丢失,使得模型具有更好的学习能力;通过控制每层多尺度卷积神经网...     

基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法研究

超分辨率重建技术可以提高图像质量,使原图像具有更丰富的细节信息。针对现有的超分辨率重建算法存在提取特征单一、不利于对图像信息进一步提取的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法。采用多特征提取模块获取更多浅层信息,并在网络中添加密集连接结构,增强特征的传播,减少相关参数计算,减轻梯度消失问题。在Set5和Set14基准数据集上进行了测试,并在电力巡检数据集上进一步验证了算法的有效性。与主流的超分辨率重建方法进行了对比,实验结果表明,该方法生成的图像有更加丰富的细节信息,能够有效地改善图像质量,峰值信噪比与结构相似度值较其他主流算法均有一定的提高。     

改进卷积神经网络在腺癌病理图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络(CNN)稀疏的网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和在实验过程中卷积特征利用率低造成的分类结果不准确或收敛速度较慢的问题,提出了一种基于CNN的多尺度方法结合反卷积网络的特征提取算法(MSDCNN)并对腺癌病理图像进行分类。首先,利用反卷积操作实现不同尺度特征的融合,然后利用Inception结构不同尺度卷积核提取多尺度特征,最后通过Softmax方法对图像进行分类。在腺癌病理细胞图像进行的分类实验结果表明,在最后的卷积特征尺度相同的情况下,MSDCNN算法比传统的CNN算法分类精度提高了约14%,比同样基于多尺度特征的融合网络模型方法分类精度提高了约1.2%。     

基于样本和特征搜索空间不断缩小的模糊粗糙集特征选择

为了提高模糊粗糙集特征选择算法的计算效率,在每次迭代过程中通过不断缩减样本和特征的搜索范围,提出了一种新的模糊粗糙集特征选择算法.为了减少样本的搜索范围,利用样本对决策类下近似隶属度的单调性,构建样本的筛选机制,用以筛除当前所选特征子集已保持决策类下近似隶属度的样本;为了缩减特征的搜索范围,采用特征冗余性概念,构建特征搜索机制,用以移除已被确定为冗余的特征;通过融合样本筛选机制和特征搜索准则,设计模糊粗糙集特征选择的高效算法.数值实验表明,所提算法具有高效性和有效性.     

基于改进Mask R-CNN模型的电力场景目标检测方法

为了解决电力施工现场中安全帽佩戴情况以及危险区域行人入侵检测问题,提出一种基于改进Mask R-CNN模型的目标检测方法。首先依据迁移学习策略对Mask R-CNN主干网络进行参数初始化,以提取图像基本特征;然后引入特征金字塔结构进行自下而上的特征图提取,完成多尺度特征融合;接着,通过多尺度变换方法对区域推荐网络进行调整,获取锚点进行回归计算完成检测实验;最终对结果进行分析评价,多目标平均准确率达到了95.22%。将改进后的Mask R-CNN模型用于监控视频分析,针对监控视频像素过低问题,加入拉普拉斯算法锐化边缘,精准率提高到90.9%,验证了拉普拉斯算法对低质量监控视频检测的有效性。     

基于遗传算法和互信息公式结合的特征选择

提出了一种由遗传算法和改进互信息公式相结合的特征选择方法．将遗传算法中的特征评价函数换为改进互信息公式来对特征进行选择,结合了过滤式和封装式这2种特征选择方法的优点．实验部分采用另外2种特征选择算法与本文所提方法分别进行特征选择,将这3种方法所得到的特征子集用于概率神经网络、BP神经网络分类器上,通过比较对应的分类精度,检验各种特征选择方法的效果. 实验结果显示,所提出的特征选择方法能更为有效的实现特征选择,所取得的特征子集具有更好的泛化特性.