基于双重注意力和分层感知表征的IQA方法

图像质量评价在图像处理领域有着广泛的应用．基于深度学习的方法以多通道特征的形式获取图像信息,但在特征下采样过程中会丢失局部空间细节,导致对于图像信息的表征能力不足．针对以上问题,本文基于人类视觉系统的分层感知机制,提出了一种全参考图像质量评价方法,采用Siamese结构的卷积神经网络实现非线性映射,从不同尺度和视觉复杂度表征图像信息,并通过双重注意力模拟人类在评价图像质量时对视觉注意力的调控过程．此方法在特征提取阶段引入空间注意力机制,对特征图的二维空间位置赋以权重,计算人在感知图像失真信息时对空间区域的注意力差别．在特征融合阶段利用分组通道注意力模块显式建模通道间的依赖关系,对感知差异特征进行自适应的校准,使网络关注对于图像质量评价影响大的通道特征．实验结果表明,该方法在LIVE、TID2013和CSIQ3个公开数据集上的斯皮尔曼相关系数分别达到0.975、0.938和0.963,在应对复杂失真类型图像时的性能提升显著,与人类主观评价的一致性良好．     

结合拆分注意力特征融合的病理图像分割网络

针对卷积神经网络在执行病理图像分割任务时,特征提取单一导致分割性能较差的问题,提出了一种结 合拆分注意力跨通道特征融合的病理图像分割网络。首先以UNet为基本结构,设计了空洞拆分注意力模 块来提取并融合病理图像上细节特征,以增强通道间的特征交互能力,提高分割精度。其次,设计了深 度残差可分离幻影模块,在解码特征融合阶段有效获取足够丰富的特征图。最后在公开数据集DSB2018、 MoNuSeg上实验,其灵敏度分别为90.13%、89.23%,准确率分别为92.89%、92.51%。为进一步验证算 法有效性,将来自合作单位的病理图像自制成数据集ColonCancer,其灵敏度和准确率分别为90.15%、 89.94%。实验结果表明,该方法相较于UNet、ResUNet、GhostUNet、TransUNet等算法有效提升了病理 图像分割性能,并对实现不同组织病理图像的分割任务具有一定参考价值和意义。     

从全局到局部：双注意力融合去雾网络

为了处理现有的基于卷积神经网络去雾方法只使用单一的注意力、很难生成细节生动的清晰图像,且容易导致色彩失真的问题,提出了一个全局与局部注意力融合的图像去雾方法,以获得正常清晰度和无色彩失真的去雾图像。首先利用通道注意力将输入的有雾图像在通道维度切分为两部分,一部分送入通道像素注意力通道抽取局部特征,另一部分送入Transformer通道学习全局特征,然后利用像素注意力对两个通道学习的特征进行融合,将上述模块作为基本单元组合为一个多级U型去雾网络,增加残差连接缓解上下采样导致的细节信息丢失,最后在网络底层加入一个Transformer模块学习全局信息。在多个公开可用的去雾图像数据集RESIDE SOTS Indoor、RESIDE SOTS Outdoor上测试所提方法的有效性,结果表明：对比经典的去雾方法,所提网络生成的图像细节更丰富并且色彩失真最少;在RESIDE SOTS Outdoor数据集上,相比经典的FFA-Net,峰值信噪比提高1.16 dB,相比GridDehazeNet,峰值信噪比提高3.68 dB。提出的全局与局部注意力融合方法能有效地去除雾霾,提升图像的对比度与清晰度...     

一种基于注意力嵌入对抗网络的全色锐化方法

全色锐化旨在将低空间分辨率的多光谱图像和高空间分辨率的全色图像进行融合，生成一幅高空间分辨率的多光谱图像．伴随卷积神经网络的发展，涌现出很多基于CNN的全色锐化方法．这些用于全色锐化的CNN模型大都未考虑不同通道特征和不同空间位置特征对最终锐化结果的影响．并且仅使用基于像素的1-范数或2-范数作为损失函数对锐化结果与参考图像进行评估，易导致锐化结果过于平滑，空间细节缺失．为了解决上述问题，本文提出一种嵌入注意力机制，并辅以空间结构信息对抗损失的生成对抗网络模型．该网络模型由2个部分组成：一个生成器网络模型和一个判别器网络模型．嵌入通道注意力机制和空间注意力机制的生成器将低分辨多光谱图像和全色图像融合为高质量的高分辨多光谱图像．判别器以patch-wise判别的方式对锐化结果与参考图像的梯度进行一致性检验，以确保锐化结果的空间细节信息．最后，在3种典型数据集上的对比实验验证了所提出方法的有效性．     

基于注意力机制的细粒度图像分类

针对细粒度图像分类中数据分布具有小型、非均匀和不易察觉类间差异的特征,提出一种基于注意力机制的细粒度图像分类模型.首先通过引入双路通道注意力与残差网络融合对图像进行初步特征提取,然后应用多头自注意力机制,达到提取深度特征数据之间细粒度关系的目的,再结合交叉熵损失和中心损失设计损失函数度量模型的训练.实验结果表明,该模型在两个标准数据集102 Category Flower和CUB200-2011上的测试准确率分别达94.42%和89.43%,与其他主流分类模型相比分类效果更好.     

一种古籍汉字图像的多属性模糊检索模型

针对古籍汉字结构复杂、风格多变以及字形图像降质所导致传统文字图像检索技术在应用于古籍汉字图像时性能不佳的问题,引入犹豫模糊集理论,提出了一种古籍汉字图像检索模型.首先,设计面向古籍汉字图像的重叠模糊规范化双弹性网格划分,通过考察当前网格与其近邻网格间各种字形要素间的几何和统计特征,定义相应的犹豫模糊元素,进而构成古籍汉字查询图像和目标图像的犹豫模糊集合;其次,以犹豫模糊集合的加权距离测度作为古籍汉字查询图像和目标图像的相似性测度,得到古籍汉字图像检索结果的有序输出.本文算法在11 574幅古籍汉字图像上的检索查准率和查全率分别为78.9%和76.5%.     

用于全色锐化的相对平均生成对抗网络

为解决全色锐化过程中对原图像特征提取不足导致融合结果细节信息易丢失，以及图像融合过程中因忽略不同区域的空间特征差异而导致信息冗余等问题，采用深度学习算法，提出一种用于全色锐化的相对平均生成对抗网络(Pan-RaGAN)。在生成器中利用改进的密集块结构对原图像进行特征提取，充分利用原图像各级特征，获取包含了更多细节信息的融合结果；提出基于空间注意力机制的特征细化模块，用于特征选择，可在保留有效高频信息的同时剔除冗余信息；利用图像重建模块将细化后的特征与上采样的低分辨率多光谱图像进行融合，以保持光谱信息；利用相对平均鉴别器改进网络的损失函数，进一步优化融合效果。在高分2号卫星和快鸟卫星图像数据集上的实验结果表明，与已有用于遥感图像全色锐化的生成对抗网络相比，Pan-RaGAN网络的光谱角映射指标平均降低了0.075,验证了Pan-RaGAN网络的有效性。     

融合注意力机制的PSPnet多目标语义分割

采用加强特征提取网络为MobileNetV2的融合多特征金字塔场景解析网络（PSPnet）来实现复杂场景下的图像语义分割.相对于深度残差网络ResNet50和MobileNetV1,引入了线性瓶颈结构和反向残差结构,利用金字塔池化模块（PPM）来处理不同层级的图像特征信息,并将其进行特征拼接,有效避免了不同分割尺寸下,子区域之间关键特征信息的缺失.在此基础上,引入注意力机制模块,结合通道注意力机制（CAM）和空间注意力机制（SAM）,进一步提高分割精度.实验结果表明：该方法可以提高图像识别的准确率,并节省训练时间.     

基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类

高分辨率遥感图像场景分类广泛应用于土地监测、环境保护及城市规划等诸多领域.现有场景分类方法不能很好地结合局部纹理信息和全局语义信息,同时各通道特征之间的关系没有得到有效挖掘.因此,本文提出了一种基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类模型.通过卷积网络提取遥感图像的多尺度特征;随后采用特征融合单元建立多尺度特征间的局部-全局关系,基于多头自注意力机制的Inter-Channel Transformer在通道维度对融合后的特征建模,并推导特征在通道间的关系,进一步扩大全局感受野,以捕捉其语义结构信息,有效提高了网络的分类精度.在数据集AISC和SIRI-WHU上,本文所提算法的整体分类准确率(OA)分别为95.70%和94.00%,超过了当前最新的研究算法,证明了所提模型在高分辨率遥感图像场景分类任务中的有效性.     

融合长距离信道注意力与病理特征的肺结节分类

针对现有深度学习网络普遍存在的长距离特征通道关联性缺失、网络自提取特征会湮没肺结节病理显性特征等问题，首先，将通道注意力和空间注意力结合，提出一种可以有效建立长距离特征通道关联性的注意力模块LCA(long-distance channel attention),让模型能获取肺部CT图像的全局显著特征，提高对肺结节的良恶性诊断精度.其次，将肺结节直径、纹理、钙化度等病理显性特征与其深度特征融合，以增强这些显性特征的重要度，提高模型的分类效果.最后，搭建一种特征提取网络DLCANet(dual-connected long-distance channel attention network)和一种分类器模型MARTM(multiple additive regression tree model).在数据集LIDC-LDRI和LUNA16上进行分类实验，与基准模型DPN(dual path network)相比，准确率提高了3.63%,假阳性率下降了8.66%,且整体性能优于目前主流模型.     

注意规律在体育教学中的应用

本文阐述心理学中的注意规律在体育教学方面的重要性,并结合作者教学体会,探讨如何运用该规律来有效地提高教学质量。     

歌唱中的有意注意和有意后注意

歌唱中的有意后注意可以使我们既保持清晰、明确的注意目标,又无须意志力的竭力维持,从而实现稳定、轻松、持久的歌唱,它是有意注意在满足了主观上的积极性和技术动作的自动化这两个条件下转化而来的,在我们的声乐教学中有着深刻的意义和重要的作用。为实现歌唱技术的熟练、自如,为推动学生声乐学习的不断进步,从教和学两个方面探讨了如何在遵循声乐教学基本规律的前提下,科学实现歌唱中有意注意向有意后注意的转化问题。     

大学英语教学的规律及其启示

本文从心理学的角度探讨了学习者的注意倾向和规律，试图揭示注意规律对大学英语教学的启示，以提高大学英语教学的效率。     

注意力经济与高校图书馆发展的思考

介绍了注意力经济的概念,分析了注意力经济与图书发展之间的关系,提出了提高高校图书馆吸引公众注意力的具体措施。     

工作记忆、注意与一般液态智力之间关系的实证研究

选取高中生、大学生、研究生和高中青年教师共48名.采用被试内设计,对工作记忆、注意与智力之间的关系进行了研究.结果表明:①三者之间的关系与所选用的测试材料有关.用汉语双字词所测的工作记忆与智力之间的相关不显著,而用大写字母所测的工作记忆与智力之间相关显著.②三者之间的关系与其所应用的注意评定测验有关.工作记忆与选择注意相关显著,而与维持注意相关不显著;智力与维持注意相关显著,而与选择注意相关不显著.     

展览建筑中受众选择性注意的应用研究

分析了展览建筑设计中受众选择性注意的社会因素,提出了展览建筑设计中针对受众选择性注意的设计原则。     

时间选择性注意的左半球优势效应：来自注意瞬脱研究范式的证据

采用注意瞬脱范式探讨时间注意加工上的大脑单侧优势效应的争论。实验选用字母和几何图像两种材料,要求被试报告 T1和 T2呈现的字母或几何图像是否相同。结果发现：无论是字母检测,还是几何图形检测,T2右视野呈现时变化检测正确率都高于左视野。上述结果表明,时间加工任务上存在左半球优势效应,支持时间加工的特异性假设。     

排球运动员注意状态的探讨及其练习

本文探讨了注意规律在排球教学训练中的运用;注意力类型;排球运动员赛前特定注意力与比赛中注意力的要求,并提出了多种有效地增进排球运动员注意力的练习．     

有效控制学生注意力，促进英语课堂教学

本文阐述了“注意”这一心理现象,认为在课堂教学中可以通过运用电教媒体,提高讲课艺术,培养个人魅力几个方面有效控制学生的注意力,从而提高课堂效率,更好地完成教学目的。     

篮球运动员的注意效应

本文运用运动心理学理论，结合篮球运动实践，客观地分析了运动员在比赛中完成技战术任务时，如何利用注意效应，制约对手，战胜对手，并针对注意效应在训练中的培养予以提示．