基于多尺度特征融合与反复注意力机制的细粒度图像分类算法

细粒度图像分类是对某一类别下的图像子类进行精确划分.细粒度图像分类以其特征相似、姿态各异、背景干扰等特点,一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点和难点,具有重要的研究价值.细粒度图像分类的关键在于如何实现对图像判别性区域的精确提取,已有的基于神经网络算法在精细特征提取方面仍有不足.为解决这一问题,本文提出了一种多尺度反复注意力机制下的细粒度图像分类算法.考虑到高、低层级的特征分别具有丰富的语义、纹理信息,分别将注意力机制嵌入到不同尺度当中,以获取更加丰富的特征信息.此外,对输入特征图先后采取通道和空间注意,该过程可以看作是对特征矩阵的反复注意力(re-attention);最后以残差的方式,将注意力结果与原始输入特征相结合,将不同尺度特征图的注意结果拼接起来送入全连接层,以更加精确地提取显著性特征.在国际上公开的细粒度数据集(CUB-200-2011、FGVC Aircraft和Stanford Cars)上进行实验仿真,分类准确率分别达到86.16%、92.26%和93.40%;与只使用ResNet50结构相比,分别提高了1.66%、1.46%和1.10%;明显高于现有经典算法,也高于人类表现,验证了本文算法的有效性.     

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.     

基于多尺度特征深度神经网络的不同产地山楂细粒度图像识别

中药是中医治疗疾病的主要途径,也是我国中医药事业传承与创新发展的物质基础,其真伪优劣也会直接影响中医临床的疗效,因此研究科学合理且高效的中药材质量检测方法符合当前行业热点.山楂作为中国著名的药食两用类药材,在烹饪和治疗中具有保护心血管、降低血压的作用,被广泛应用;但由于自然环境与栽培条件的不同,不同产地的山楂易被混淆从而对品质产生影响.尽管化学、生物鉴定的方法广泛而重要,但专业门槛高,耗时较长;且传统图像处理方法容易受外在环境因素干扰,可靠性差.因此亟待研究快速准确的方法以实现山楂产地的精准鉴别;受CoAtNet与Swin-Transformer网络启发,本文结合MBConv模块中深度可分离卷积网络对局部信息建模的特点与Swin Transformer模块多层次结构可弥补网络非局部性损失的特性,提出一种多尺度特征的混合神经网络模型,通过获取图像不同层级特征,将获取的形状、颜色与纹理等浅层特征作为先验知识与高层级语义信息进行特征融合,研究了一种快速有效的识别方法以实现对不同产地山楂的有效鉴别;此外,本文提出一种新的局部空间注意力机制,通过形成通道注意力模块联合空间注意力模块的新结构,实现对图像细粒度特征的聚焦与学习.实验结果表明,本文所提出的方法有最高的鉴别准确率为89.306%,优于其他基线模型.实践证明,本文的研究提高中药材鉴别的科技水平,拓宽传统中医药的研究思路.     

基于注意力机制的细粒度图像分类算法

针对目前细粒度图像分类算法存在的局部区域特征捕捉不全面的问题,在B-CNN算法基础上提出了一种基于注意力机制的细粒度图像分类算法。首先利用数据增强的6种方式对训练数据集进行扩充,然后在B-CNN算法的特征提取中引入注意力机制,使用卷积注意力模块CBAM精准获取图像局部区域特征,最后融合特征进行分类。改进后的算法分别在CUB-200-2011和Stanford Cars两个数据集上进行实验,与当前先进算法比较,所提算法提高了细粒度图像的分类效果。     

基于多尺度图像块分类的字典学习算法

针对传统字典学习算法未考虑训练数据集流形结构的问题,提出一种基于KD树分类的多尺度字典学习算法。首先在预处理阶段建立图像高斯金字塔,提取不同尺度下各层图像的角点并建立KD树进行分类,以各类角点为中心截取图像块并生成每层图像的训练数据集来完成各个子字典的学习。在字典训练阶段,提出一种基于局部保持投影的多原子更新算法,在保持字典中各类原子集的流形结构的情况下进行原子更新,高效训练出自适应稀疏字典。对测试图像进行压缩感知重构实验,仿真结果表明,该算法在保证图像重建精度的前提下,显著提高字典学习效率。     

基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法

针对现有的大部分细粒度图像分类算法都忽略了局部定位和局部特征学习是相互关联的问题,提出了一种基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法。该算法的分类网络由区域检测分类和多尺度特征组合组成。区域检测分类网络通过类别激活映射(class activation mapping,CAM)方法获得局部区域,以相互强化学习的方式,从定位的局部区域中学习图像的细微特征,组合各局部区域特征作为最终的特征表示进行分类。该细粒度图像分类网络在训练过程中结合提出的集成迁移学习方法,基于迁移学习,通过随机加权平均方法集成局部训练模型,从而获得更好的最终分类模型。使用该算法在数据集CUB-200-2011和Stanford Cars上进行实验,结果表明,与原有大部分算法对比,该算法具有更优的细粒度分类结果。     

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。     

基于细粒度实体分类的对比研究

细粒度实体分类是一项多类别多标签任务,能协助广泛的下游任务(关系抽取、共指消解、问答 系统等)提高工作效率、优化准确率,已成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对传统的细粒度实体分类方法人工标注大型语料库难度大,准确率偏低等问题,研究人员提出了基于神经网络的细粒度实体分类方 法,不仅能够解决人工标注费时费力的问题,而且可以提高分类的准确率。然而现有的神经网络模型大多需 要远程监督的参与,在此过程中会引入噪声标签等问题,通过噪声标签处理方法能够有效抑制噪声标签对分类结果的影响,进一步提升分类性能。 在相同评测数据集下,根据相同评价指标对比各类细粒度实体分类方 法的性能,可以发现在细粒度实体分类领域中采用 BiLSTM 处理实体指称上下文,并通过注意力机制提取更为重要的特征,有助于提高细粒度实体分类方法的准确率、Macro F1值和 Micro F1值。     

基于分区域多尺度分析的路面裂缝检测算法

为了提高高速公路路面裂缝检测的准确性,提出一种基于分区域多尺度分析的新型路面缺陷检测算法,从图像的不同尺度上提取裂缝及其周围不同区域的灰度、熵和纹理特征分布信息,获得蕴含方向走势和弯曲程度等参数的特征向量,通过支持向量机(supportvectormachine,SVM)的学习并对所得特征向量进行判断,检测出裂缝点所在位置.实验结果表明,算法与其他路面裂缝检测算法相比,有效地提高了检测的抗噪性、通用性以及准确性,达到了理想的裂缝检测效果,满足公路质检的要求.     

基于改进区域推荐网络的多尺度目标检测算法

输入图像尺度不一导致在复杂背景上基于深度学习的目标检测算法存在检测速度慢和检测精度低的问题.为了解决这些问题,基于更快区域卷积网络,提出一种包含区域网络、特征提取和区域分类3个模块的目标检测算法.首先通过感兴趣区域提取网络RPNS和RPNB,得到带有对象得分的矩形目标推荐;再利用多尺度和多高宽比的锚点框计算并提取每个推荐的局部特征;最后用剔除重叠度(Degree of overlap,DOL)设置阈值进行分类和回归.实验结果表明,该算法在多尺度目标的图像上有更好的鲁棒性,平均准确度均值(mean Average Precision,mAP)达75.4％,多尺度目标检测性能有所提升.     

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。     

基于多特征融合的SVM声学场景分类算法研究

针对DCASE2017挑战赛的声场环境数据集,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)、短时能量(SE)、声学事件似然特征(AELF)、静音时间(MT)特征,组成多特征融合矩阵,通过对比多种核函数和寻优算法,最终选取高斯径向基核函数(RK)建立支持向量机(SVM)模型,采用交叉验证(CV)方法进行SVM参数寻优,对15种声学场景进行分类.实验结果表明,杂货店、办公室的分类准确性达到了90%以上,平均分类准确性达到71.11%,远高于挑战赛的基线系统61%的平均分类准确性.     

融合FV-SIFT特征和深度卷积特征的车辆图像细粒度分类

针对现有的SIFT特征在车辆细粒度分类中存在的分类精度低的问题,提出了一种融合FV-SIFT特征和深度卷积特征的车辆图像细粒度分类算法。首先采用SIFT算法与Fisher Vector算法相结合的方式提取车辆图像的FV-SIFT特征,然后采用VGG-16卷积神经网络提取车辆图像的深度卷积特征,最后将FV-SIFT特征与深度卷积特征进行线性融合并采用支持向量机对融合后的车辆特征进行分类。实验结果表明,该方法的分类准确率达到82.3%,较FV-SIFT算法在分类准确率上提高了15.4%。     

基于卷积神经网络的多肉植物细粒度图像分类

多肉植物分类是植物栽培管理中的一项重要任务,通常需使用大型数据集和领域独有的特性.由于没有现成的多肉植物数据集,需收集大量的图片自制数据集.研究了多肉植物的细粒度图像分类.为了识别不同视角、背景、光效和成长阶段的多肉植物,对卷积神经网络AlexNet和GoogLeNet的最后三层进行微调,对原创数据集进行了强监督分类和弱监督分类的测试、训练.实验结果表明,微调GoogLeNet的强监督分类达到了最佳效果,精准率为96.7%.     

多尺度小波边缘检测算法研究

根据采用小波变换提取图像边缘的多尺度特性,对小波多尺度间的相关性进行了分析,提出多尺度小波变换相关算子,分析了相关算子的滤波特性,利用相关算子对图像的多尺度边缘信息进行了优化。既保留了图像中重要的细节边缘信息,又剔除大量的冗余边缘和虚假边缘,有效地提取出了图像的特征边缘。     

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.     

基于多类特征池化的文本分类算法

文本分类是文本挖掘的一个内容,在信息检索、邮件过滤、网页分类等领域有着广泛的应用价值。目前文本分类算法在特征表示上的信息仍然不足,对此本文提出了基于多种特征池化的文本分类算法。在该算法中,本文首先对分词后的文本采用skip-gram模型获取词向量,然后对整个文本的词向量进行多种池化,最后将多种池化的特征作为一个整体输入到Softmax回归模型中得到文本的类别信息。通过对复旦大学所提供的文本分类语料库(复旦)测试语料的实验,该结果表明本文所给出的多种特征池化方法能够提高文本分类的准确率,说明了本文算法的有效性。     

基于层次结构的多分类算法研究

在众多多分类问题的解决方法中,分解策略因其简单易行而成为主要的解决方法,本文对决策有向无环图(Decision Directed Acyclic Graphs,DDAG)和有向二叉树(Directed Binary Tree,DBT)两种层次模型从结构特点、算法执行时间以及分类准确率三个方面进行分析,为模型的择优使用提供参考。     

心电成分的多核尺度卷积神经网络分类算法研究

网络空间财产犯罪的占有转移认定疑难问题凸显了双层社会中传统刑法理论与新型网络财产犯罪之间的适用冲突。认为网络空间财产犯罪中存在网络平台“错误认识”的观点不符合诈骗罪本身的逻辑构造,提供代码验证服务的网络平台不参与用户之间的占有转移。网络空间财产犯罪的占有转移实质上是财产性利益的占有转移,应当以“与原占有人人身相分离”的可转移性和“对于被害人具有财产法益”的财产性为标准划定占有转移成立的边界,且不得以数额不明确为由缩小其成立范围。在具体认定过程中,要采取“账户权限或记录的不可逆转变”的认定标准,区分网络空间财产犯罪的占有转移与占有的迟缓。