一种由粗至精的RGB-D室内场景语义分割方法

为了标注室内场景中可见物体,提出一种基于RGB-D数据由粗至精的室内场景语义分割方法.首先,利用分层显著度导引的简单线性迭代聚类过分割和鲁棒多模态区域特征,构建面向语义类别的超像素区域池,基于随机决策森林分类器判决各个超像素区域的语义类别,实现粗粒度区域级语义标签推断.然后,为了改善粗粒度级的语义标签,利用几何深度导引和内部反馈机制改进像素级稠密全连接条件随机场模型,以求精细粒度像素级语义标注.最后,在粗、细粒度语义标注之间引入全局递归式反馈,渐进式迭代更新室内场景的语义类别标签.2个公开的RGBD室内场景数据集上的实验结果表明,与其他方法相比,所提出的语义分割方法无论在主观还是客观评估上,均具有较好的效果.     

基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法

针对复杂场景图像分类的难题,提出一种基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法.该方法将图像划分为一系列超像素区域,提取每个区域的局部特征组成观察图像的输入特征向量,并建立基于隐条件随机场的场景分类模型推断图像的场景类别标记,其中每个局部特征对应一个隐变量.训练采用随机梯度上升法估计模型参数.在标准的图像库上进行实验,结果表明,与同类方法相比,场景分类方法取得了更好的分类结果.     

顾及区域信息的卷积神经网络在影像语义分割中的应用

高分辨率遥感影像在实际应用中得到广泛使用。高分影像语义分割方法的研究具有重要实际应用价值。近来基于深度卷积网络的遥感影像标注方法表现出了比传统方法更为优越的性能;然而由于其基于固定感受野大小的上下文信息获取方法没有显式利用像素间约束关系,导致同一地物内部语义标注结果不一致。基于同一区域内部像素属于相同类别概率较大的假定,试图引入图像区域内部语义标注一致性约束,以改善现有深度卷积神经网络描述上下文信息的能力。在现有全卷积网络模型基础上,利用卷积神经网络最后一层特征,引入一个表示区域内部像素特征一致性的损失函数;将该损失函数与softmax损失函数进行联合训练,得到网络模型参数。在ISPRS(国际摄影测量与遥感学会)的Vaihingen 2D语义标注数据集上,对提出的方法进行了实验验证,实验结果表明所提方法在大多数类别上取得了较现有卷积神经网络模型更优的分类结果,总体准确率达85.18%。提出的引入区域内部像素标记一致性的全卷积网络模型,可以有效捕捉区域内部像素特征一致性的上下文信息,能有效纠正全卷积网络模型在区域内部像素分类中的冲突,获得区域一致较好的分类结果,从而改善图像的语义标注效果。     

基于图像上下文语义信息的场景分类方法

针对传统“视觉词袋模型”在进行场景分类时只利用图像的特征域,忽略其空间域中上下文语义信息的问题,提出一种基于图像上下文语义信息的场景分类方法.在传统“视觉词袋模型”的基础上,引入马尔科夫随机场模型对图像上下文语义信息进行建模,利用潜在的狄利克雷分布学习场景的主题分布,且利用支持向量机构造场景分类器.对16类场景的分类实验证明该方法能够有效提高分类精确度     

特征增强U形网络的图像语义分割

复杂场景语义分割任务是对场景图像逐像素进行分类并标记.图像中目标种类多,尺度多样的特点给分割任务增加了难度,提出了特征增强U形卷积神经网络(feature enhanced U shape networks,FEUNet)是一种改进的编码器加解码器的结构,编码阶段引入局部特征增强模块(local feature enhanced,LFE)提取局部感知特征来改善非显著目标的分割效果;考虑到神经网络深层和浅层之间特征表达的差异,在解码阶段利用全局池化方法(global pooling)设计全局特征增强模块(global feature enhanced,GFE),实现选择性地从深层特征图提取上下文信息作为对浅层特征图的指导,改善深层和浅层特征图的融合,保证同类像素预测的一致性.采用CamVid和Cityscapes数据集进行试验,模型mIOU测评值分别达到64.5％和73.2％,对比其他主流语义分割算法,该方法在分割性能和模型体积上具有一定竞争力.     

基于图注意力网络的多标签图像分类模型

针对ML-GCN中标签共现嵌入维度过高影响模型分类性能和ML-GCN中没有充分发掘标签之间不对称关系的问题,提出一种基于图注意力网络的多标签图像分类模型ML-GAT;ML-GAT模型首先对高维标签语义嵌入矩阵进行降维;然后通过降维后的低维标签语义嵌入表示和标签类别共现图得到标签共现嵌入;与此同时ML-GAT将多标签原始...     

基于像素-目标级共生关系学习的多标签航拍图像分类方法

不同类别物体之间的共生关系对多标签航拍图像分类任务有非常重要的作用.提出一种基于像素-目标级共生关系学习网络的多标签航拍图像分类方法,主要包括像素级共生关系学习模块和目标级共生关系学习模块.像素级共生关系学习模块利用不同空间位置像素点之间的特征相似性来间接度量共生关系,但由于单个像素点不能完全表征整个物体,所以这种像素...     

基于上下文情景结构的图像语义分割

语义分割的目标是对图像进行像素级分类并分割为表示不同语义的区域,以便实现对更复杂场景的分析及理解。考虑到更大的卷积核对目标的定位及分割都有促进作用,故提出的网络里使用了一种基于上下文情景结构层(contextual structure)的卷积神经网络,既增大了感受野的范围,同时解决了增大传统卷积核带来大量参数的问题。自然图像中的目标往往具有不同的尺度和纵横比,提取丰富的细节信息和上下文信息对于像素级的预测至关重要。提出的网络同时实现了多尺度特征的提取,从规模较小区域到规模较大区域,再到完整目标,可以有效提取局部信息和全局信息,达到分割多尺度目标的效果。实验中使用PASCAL VOC 2012数据集对提出的方法进行评测,在综合考虑算法复杂度以及运行时间效率的基础上,提出算法取得了更好的实验结果。     

多标签小样本实例级注意力原型网络分类方法

多标签分类中,一个样本可能属于多个类别,且在小样本场景下模型性能更容易受到样本中复杂语义特征的影响。然而,目前常用的原型网络方法仅使用每类支持集样本的均值作为标签原型,导致原型中存在其他类别特征带来的噪声,弱化了原型间的差异性,影响预测效果。本文提出一种利用实例级注意力的多标签小样本原型网络分类方法,通过提高支持集中与当前标签关联度高的样本的权重,减少其他标签特征的干扰,增大标签原型之间的区分度,进而提高预测的精确率.实验表明,方法通过引入实例级注意力强化了多标签原型网络的学习能力,分类效果明显提升.     

基于基分类器的图像语义标签自动排序方法ISLR-BV

针对当前图像语义标签的无序性问题,提出了一种基于基分类器加权投票的图像语义标签自动排序方法 ISLR-BV。该方法综合考虑图像的显著性区域内容以及图像的语义上下文信息,借助RAPC-W进行多标签数据集的转化,并在RAPC-W转化后的数据集上进行基分类器的学习,借助得到的基分类器对图像的语义标签进行加权投票,以此来决定每个语义标签与图像的相关程度,实现图像语义标签的有序排列。在数据库NUS-WIDE上的实验结果表明,在一定程度上提高了图像语义标签排序的准确度。     

基于类别混合嵌入的电力文本层次化分类方法

针对当前电力文本分类方法中因忽视类别标签之间潜在语义关联关系而导致分类性能低效的问题,提出一种基于层次化分类模型的电力文本分类方法.首先,利用采集的电力成果非结构化文档,采用自动化信息提取技术和标注技术,构建电力文本多标签分类训练集,并结合领域知识分析,构建类别标签之间的层次化关系.然后,提出基于类别结构和标签语义混合...     

采用多层图模型推理的道路场景分割算法

针对传统图模型分割算法提取的物体边缘不够精细、难以适应复杂道路场景布局的问题,提出了一种基于多层图模型推理的道路场景分割(HGI)算法。该算法先将图像过分割为同质的超像素块,再采用随机森林模型训练超像素块的多类别回归器和相邻超像素的一致性回归器;然后用2种回归值计算马尔科夫随机场(MRF)模型的能量项,通过推理得到初始分割;最后为了解决超像素块包含多类别带来的分类混淆,在初始分割基础上构建像素级的全连接条件随机场模型,进行优化得到精细的分割结果。实验结果表明,采用HGI算法对人工标注数据库和真实拍摄的场景图像处理能够得到精细的分割边缘,能够解决超像素推理中的类别混淆问题,与传统的MRF图模型分割方法相比,在总体精度和平均召回率2个指标上分别提高了2%和3%。     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

基于局部卷积的视频图像像素补偿方法

为了修复高速运动目标视频图像的缺失像素，提出了一种基于局部卷积的视频图像像素补偿方法(局部卷积补偿方法).首先引入局部卷积方法，分割神经网络模型，重建视频图像帧；再激活源视频图像及对应像素空间；最后采用线性均值补偿方法补偿视频图像内插帧空洞，并判断视频图像匹配程度，完成视频图像像素补偿.对比实验结果表明，局部卷积补偿方法的平均梯度为11.239,明显高于遥感图像分类方法、单幅图像超分辨率重建方法和多尺度递归图像超分辨率重建方法的平均梯度，说明经过局部卷积补偿方法补偿后的视频图像具有较高的清晰度.     

基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别

近年来,在各种图像分类和处理中,卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)取得了明显的优势。通过CNN中的全连通顶层和中间层等,可有效获取具有全局语义信息的深度特征以及包含局部语义信息的卷积特征,以此来提升图像识别的效果。为了进一步改进变电站巡检机器人对自身所处环境的理解能力,特别是在依赖于道路场景中整体和细节图像相结合来进行特征识别的条件下,文章提出了一种基于局部监督深度混合模型的识别网络对变电站巡检机器人道路场景进行识别,以实现对卷积特征的有效应用。首先该识别网络可以有效地避免卷积特征捕获到的局部对象在高度压缩的全连接层表示中被明显消除的问题;其次在局部卷积监督层的辅助下,通过直接将标签信息传播到卷积层,实现对图像的局部结构进行增强以补充场景图像中无序的中层语义信息;同时添加空间卷积操作来处理由于遮挡所造成的信息丢失。实验结果表明,局部监督深度混合模型网络在明显提高推理速度的同时,能够保持较高的识别精度,并在实际变电站场景的识别中表现出优秀的性能。     

基于标签相关性的卷积神经网络多标签分类

多标签分类问题已广泛应用于文本分类、图像分类、生物基因功能分类、视频语义注释等.相比较于单标签分类,多标签分类更符合真实世界的客观规律.然而,已有的卷积神经网络多标签分类算法没有探究标签之间相关性,为此提出了一种基于标签相关性卷积神经网络多标签分类,即计算标签之间共现相似度方法,同时为了解决卷积神经网络预测精度高,训练时间长的缺点,引入了迁移学习的方法加快了模型的训练时间.实验表明,提出的算法优于传统的多标签分类算法.     

基于上下文信息的自适应场景分类算法

本文针对场景分类中存在的目标物以及之间的相互关系错综复杂,图像的拍摄角度、光照强度不同,造成的场景内容难以辨识等问题,提出了一种利用上下文关联信息进行自适应判别的分类算法。通过检测图像中目标物及其相互之间的上下文关系,利用该信息对图像的细节纹理特征进行增强,最后利用支持向量机(SVM)进行训练和测试,从而实现场景分类。在三个公共标准图像集上的测试实验结果表明,都具有较好的分类效果。     

基于深度学习的图像全景分割改进算法模型

图像语义分割和实例分割是计算机视觉领域基础挑战性工作,图像全景分割统一解决两者的任务,其核心为图像中每一个像素分配相应的类别标签以及为类别中每一个实例分配ID。经典UPSNet已经取得了较好的全景分割效果,但是使用了一种单向信息流动的特征金字塔网络,将存在实例分支的目标实例定位不够准确的问题,并且语义分支的语义分割能力还需进一步提升。本文通过考虑两个任务的差异性以及共性,重新设计特征金字塔网络结构以提取出更适合全景分割的特征图,从而提高了实例分支的AP评价指标。在语义分支中引入了克罗内克卷积,与可变形卷积进行融合使得特征图的感受野更大并且捕获了局部信息,使语义分支的mIoU评价指标得到了提高。此模型在Cityscapes数据集上进行实验,验证了所设计的每个模块及整个模型的有效性。     

上下文广告中的一种文本分类方法

针对文本分类中的交叉类别问题,提出一种基于传统潜在语义分析方法的新算法NLSA(new latentsemantic analysis)对网页进行文本分类.该方法可以将相关但是不同类别中的标签和非标签数据统一在一个概率模型中,通过研究两个类别的共有主题,在不同类别中转换知识来帮助目标文本进行分类.该方法可以最大化利用原有标签数据对新文本进行分类.实验证明:该算法能够显著提高交叉类别的文本分类性能,比传统的文本分类器有更好的性能.     

面向对象的遥感图像水陆场景快速分类

针对传统方法对过分割未作处理以及边界语义上下文信息不强的缺点,对水陆场景图像进行区域分类,得到描述大尺度地物分布的分类结果.该方法分为3个过程:首先对图像进行纹理特征聚类,得到初始分割结果;然后对分割图像进行区域合并;最后利用边缘密度作为区域的特征,通过对大量样本的统计分析,确定一个经验值作为分类阈值,根据阈值将各个区...