改进残差神经网络在遥感图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络随着深度加深而导致网络退化以及计算量大等问题,提出一种改进残差神经网络的遥感图像场景分类方法。该方法以残差网络ResNet50作为主框架,在残差结构中引入深度可分离卷积和分组卷积,减少了网络的参数量和计算量,加快模型收敛的同时也提升了分类精度。此外在网络中嵌入多尺度SE block模块对通道特征进行重校准,提取出更加重要的特征信息,进一步提升了网络的分类性能。在AID和UCMerced_Land Use两个公开数据集上的分类精度分别为91.92%和93.52%,相比常规残差网络分类精度分别提高了3.38%和10.24%,证明所提方法在遥感图像场景分类任务中的可行性和有效性。     

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%。     

基于卷积神经网络的高光谱图像谱-空联合分类

随着深度学习的发展,卷积神经网络在各种视觉任务中都具有优越的性能;特别是在二维图像分类上,更是获得了很高的分类精度。针对于高光谱图像分类问题,设计了一种新的卷积运算;利用高光谱图像谱-空联合信息建立三维卷积神经网络对其进行分类;并针对高光谱图像样本不均匀性,在网络输出不同类别加入不同的权重加以训练。通过对两个公开高光谱图像数据集的测试,相对于传统方法,能够得到更高的分类精度,表明卷积神经网络对高光谱图像具有更强的特征表达能力。     

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。     

基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法

在对中分辨率遥感图像进行场景分类时,传统的特征提取方法无法提取全面的特征,若使用卷积神经网络进行场景分类,同一大小的卷积核无法提取尺寸大小各异的地物特征,导致分类精度降低.为了提取不同尺寸的地物特征,提高分类精度,本文提出一种基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法.对传统的卷积神经网络进行改进以适应中分辨率遥感数据集,并在其基础上添加多尺度池化,将连接多层次的特征图谱输入到全连接层进行分类.实验表明,多层特征融合方法提取的特征信息比单层多尺度池化方法提取的特征信息更全面,分类效果更优.与其他的传统分类方法相比,本文方法获得更好的分类结果.     

基于深度学习的偏光片缺陷实时检测算法

针对现有的基于深度学习检测缺陷的方法虽然可以保证分类的准确率,但其检测速度慢,模型占用内存大,难以满足在线检测系统的实时性要求等问题,提出了一种基于深度学习的偏光片缺陷实时检测算法。首先,设计了一个新的并行模块用于构建偏光片缺陷检测网络,模块将不同尺寸大小的卷积核相混合,与传统的卷积层相比,可以融合不同尺度的特征并能提取到更丰富的缺陷特征;用深度可分离卷积替代模块中的标准卷积,这可以大大减少网络的参数量和乘法累计运算量(MACCs).其次,用非对称卷积代替并行模块中的深度可分离卷积得到并行非对称卷积模块,可以进一步减少网络的参数量。最后,使用全局均值池化层代替全连接层,大大减少了网络的参数量。实验结果表明,偏光片缺陷分类模型平均每张图片的测试时间为108 ms,模型在测试集上的准确率达到99.4%,同时模型占用内存为0.583 MB,能够满足工业中偏光片缺陷检测的实时性要求。     

基于改进的卷积神经网络模型的中国绘画图像分类方法

提出了一种改进的卷积神经网络模型,在传统卷积神经网络中加入Inception模块,提取出图像的多尺度特征,同时引入残差连接,充分利用图像的底层特征信息.在模型中加入批标准化技术与重叠池化技术,减轻模型的过拟合.最后将提取出的特征信息输入到softmax分类器进行分类.为了验证改进模型在中国绘画图像分类上的可行性和有效性,将改进模型、传统卷积神经网络模型、LeNet模型、HOG+SVM算法用于对中国绘画图像进行分类.实验结果表明,改进模型可以有效提取中国绘画图像特征信息,减轻过拟合,进而提升模型的分类精度.     

基于多尺度3D卷积神经网络的行为识别方法

近年来卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在行为识别任务中取得了较大的进展.然而,现有的神经网络方法往往只注重高层语义信息的利用,对浅层特征信息挖掘利用不够.针对这一问题,提出一种基于3D卷积(convolution 3D,C3D)的多尺度3D卷积神经网络的行为识别方法.该方法受到特征金字塔结构的启发,在原C3D的基础上融合C3D的浅层特征信息,实现端到端的行为识别.同时该方法以现有的深度学习理论为基础,利用迁移学习的思想,将C3D和该方法中相同模块部分的参数迁移到本方法中,以降低模型的训练时间.通过在UCF101数据集上进行实验,实验结果表明,提出行为识别方法的分类精度达到84.56％,分类效果优于原C3D分类网络.     

无人驾驶车辆基于语义分割方法障碍物检测

障碍物检测是无人驾驶车辆环境感知重要的组成部分,语义分割技术能够对障碍物进行像素级检测。为满足无人车系统的实时性要求和对障碍物检测精度要求,提出了一种轻量级语义分割模型。该模型构建了特征提取块,通过跳跃层结构将底层级特征与高层级特征相融合,用于提取更加细化的图像特征信息。运用深度可分离卷积代替标准卷积操作,减少了模型参数量和计算量。利用不同膨胀率的膨胀卷积以获取多尺度目标信息,在上采样时融合不同尺度的特征信息,使得语义信息更加丰富。试验结果表明:提出的轻量级语义分割模型在Cityscapes数据集和ApolloScape数据集上取得了较好的障碍物检测结果,同时也满足无人车的实时性要求。     

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.     

基于多流卷积和数据增强的声场景分类方法

针对单特征输入时,现有声场景分类方法分类准确率不高且泛化能力不强的问题,提出了一种基于多流卷积和数据增强的声场景分类方法.首先,介绍了卷积神经网络和混合数据增强的基本原理;其次,基于网络并行输入理论,设计了一种多流卷积神经网络模型以期实现多流特征融合,其由特征提取模块和特征融合模块组成;然后,为进一步提升模型的准确率并...     

基于多尺寸特征图卷积方法的玉米雄穗检测

为了解决传统雄穗检测方法因玉米品种不同以及田间环境不同导致的检测误差较大、鲁棒性较差的问题,利用深度卷积神经网络提取特征,并对多尺寸特征图卷积的方法检测玉米雄穗。采用深度卷积神经网络inception作为基础网络来训练提取玉米雄穗特征,同时增加额外的卷积层对图像进行卷积提取特征,最后分别对基础网络中的两层卷积层以及额外的卷积层卷积得到的不同尺度特征图进行分类和位置回归。整体网络结构是多尺度端到端框架,效率高,方便检测不同尺度的雄穗。实验结果表明,此方法提高了雄穗检测的速度和准确率。     

多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法

为利用多尺度信息重建超分辨率图像,提出多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法。算法利用不同尺度的卷积核提取图像特征,为图像重建提供不同大小的邻域信息;用瓶颈层融合多尺度特征图,增强网络非线性表示能力,降低中间层输出的维数,提高图像的超分辨率重建性能。多个测试集上的实验结果表明,多尺度卷积神经网络算法优于现有的单幅图像超分辨率方法。     

基于SqueezeNet卷积神经网络的车辆颜色识别

为实现车辆颜色的精准识别,辅助现有车牌识别方法在智能交通系统中完成对车辆身份的精确认证,通过分析现有解决方案和探究卷积神经网络在实际应用中的问题,提出基于轻量级卷积神经网络SqueezeNet实现对车辆颜色识别的方法。轻量级卷积神经网络SqueezeNet的参数量是AlexNet网络结构的1/50,同时还能保证精度,避免由于网络结构复杂、参数量大造成的大规模计算和较高的计算机硬件需求,提升了模型的可移植性。选取车辆颜色识别(Vehicle_Color_Recognition)数据集作为研究基础,针对数据集进行了扩充和增强处理。以SqueezeNet为基准探究了特征融合对分类结果的影响,通过对比试验确定将fire7/concat输出特征图和fire9/concat输出特征图相融合。研究结果表明:轻量级卷积神经网络SqueezeNet在保证模型大小2.9 M、单张测试时间15 ms的基础上,训练精度为96.28%,而AlexNet的模型大小为227 M、单张测试时间24 ms、训练精度为96.18%;在实现同等精度的前提下,轻量级卷积神经网络SqueezeNet训练得到的模型更适合移植到如现场可编程门列阵(FPGA)这种开发板上,同时在服务器上的处理速度也更快;融合后的模型最终的分类结果提升为96.48%。利用轻量级卷积神经网络SqueezeNet进行车辆颜色识别可以较好地应用在智能交通系统中,并在一定程度上解决目前车牌识别的难点。     

基于多尺度特征融合的遥感影像场景分类方法

针对遥感场景影像存在类间相似性高、类内多样性大、且不同尺度下遥感影像差异大等问题,导致场景分类任务精确度受限,提出一种基于多尺度特征融合的遥感影像场景分类算法。首先利用轻量级网络MobileNetV2作为主干网络,以更少的网络参数实现更高的分类准确率。网络通过一维卷积提升输入通道,设计的多尺度特征融合模块能够捕获遥感影像的高级特征和低级特征,融合影像的多尺度特征,能够有效缓解不同尺度下遥感影像差异大的问题。通过在三个公开遥感数据集上进行实验对比,验证了所提方法的有效性。     

融合多尺度注意力和双向LSTM的行人重识别

将深度学习应用于行人重识别领域,嵌入多尺度注意力融合模块至神经网络中进行多尺度特征提取和表示,可有效提升注意力机制对深度学习网络的识别性能。提出了一种基于SE block的多尺度通道注意力融合模块,并结合ResNet50卷积神经网络提取特征;然后通过双向LSTM网络进一步提取特征序列上下文信息,在提高模型对图像重要特征的提取能力的同时,降低对图像冗余特征的关注度;最后使用级联难采样三元组损失函数和交叉熵损失函数共同训练网络模型,使样本能够在高维特征空间中实现聚类,进一步提升模型识别准确性。所提出算法在Market1501数据集和CUHK03数据集分别进行实验,并在同等条件下和其他注意力模块算法进行比较。为进一步验证各模块作用,对算法进行消融实验,以验证各模块的有效性,实验结果表明,所提出方法可有效应用于行人重识别     

基于随机化网络的自主平台实时场景分类方法研究

场景分类使自主平台能够理解环境信息. 通常，基于随机化的神经网络能够快速识别场景信息，并且花费很少的时间训练权重. 然而，基于随机化的神经网络的浅层网络结构限制了其非线性表示能力. 此外，全连接的特征提取方式不能有效地提取局部特征信息. 集成框架能够有效提升精度，但会引入高模型复杂度及大量参数而大幅降低推理速度. 针对上述问题，提出一种基于多尺度卷积随机化的实时场景分类网络集成结构（multi-level convolutional randomization-based network ensemble architecture，E-MCRNet）. 首先，基于随机化网络将全连接层替换为多尺度卷积层构成多尺度卷积随机化网络（multi-level convolutional randomization-based network，MCRNet）；其次，多个MCRNet构成集成体系结构E-MCRNet. E-MCRNet由一个主隐藏层和多个子隐藏层组成，主隐藏层分别与每个子隐藏层级联形成分支网络. 测试结果表明，E-MCRNet可以提高精度以及降低集成模型的复杂度，而且能够部署于嵌入式设备有效地执行相关任务.      

基于多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别

针对卷积神经网络特征提取不够充分且识别率低等问题,提出了一种多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别方法。首先,为了增加网络的宽度和深度,在网络中引入Inception结构来提取特征的多样性;然后,将提取到的高层次特征与低层次特征进行融合,利用池化层的特征,将融合后的特征送入全连接层,对其特征进行融合处理来增加网络的非线性表达,使网络学习到的特征更加丰富;最后,输出层经过Softmax分类器对表情进行分类,在公开数据集FER2013和CK+上进行实验,并且对实验结果进行分析。实验结果表明:改进后的网络结构在FER2013和CK+数据集的面部表情上,识别率分别提高了0.06%和2.25%。所提方法在人脸表情识别中对卷积神经网络设置和参数配置方面具有参考价值。     

复杂场景下实时人脸口罩检测研究

针对AIZOO开源人脸口罩检测算法FaceMaskDetection存在较严重的人脸口罩分类精度低的缺陷,本文设计了高精度轻量级人脸口罩分类模型，提出快速特征提取模块FastBlock和基于多层级特征融合的轻量级人脸口罩分类网络（Light MaskNet）。FastBlock减少深度可分离（depthwise, DW）卷积和1×1卷积中间张量的通道数量，进一步降低计算成本，从而提高了特征提取速度。不同层级之间的特征融合可以增大模型的广度，提高模型的鲁棒性。实验结果表明，该人脸口罩分类模型精度可达98.852%，中央处理器(central processing unit, CPU)推理时间仅为9.8 ms，图形处理器(graphics processing unit, GPU)可实现亚毫秒级运算，仅牺牲少量计算资源就能弥补FaceMaskDetection精度低的缺陷，可很好地满足计算资源有限的边缘设备、移动端等的应用需求。     

基于注意力特征融合的SqueezeNet细粒度图像分类模型

针对现有细粒度图像分类算法普遍存在的模型结构复杂、参数多、分类准确率较低等问题,提出一种注意力特征融合的SqueezeNet细粒度图像分类模型.通过对现有细粒度图像分类算法和轻量级卷积神经网络的分析,首先使用3个典型的预训练轻量级卷积神经网络,对其微调后在公开的细粒度图像数据集上进行验证,经比较后选择了模型性能最佳的SqueezeNet作为图像的特征提取器;然后将两个具有注意力机制的卷积模块嵌入至SqueezeNet网络的每个Fire模块;接着提取出改进后的SqueezeNet的中间层特征进行双线性融合形成新的注意力特征图,与网络的全局特征再融合后分类;最后通过实验对比和可视化分析,网络嵌入Convolution Block Attention Module(CBAM)模块的分类准确率在鸟类、汽车、飞机数据集上依次提高了8.96%、4.89%和5.85%,嵌入Squeeze-and-Excitation(SE)模块的分类准确率依次提高了9.81%、4.52%和2.30%,且新模型在参数量、运行效率等方面比现有算法更具优势.