基于YOLO-PCB的印刷电路板裸板缺陷检测

针对当前印刷电路板PCB（Printed Circuit Board）裸板缺陷检测算法对小目标检测准确率较低、误检率过高等问题,一种改进的YOLO-PCB缺陷检测算法被提出。新算法在YOLOv5s算法的基础上引入注意力机制,增强特征图的通道特征;同时引入加权双向特征金字塔网络改进特征融合层,使网络实现更高层次的特征融合;而且增加小目标检测层,提高网络对印刷电路板上小目标缺陷的检测能力。实验结果表明,相较于原YOLOv5算法,改进后的检测算法具有更强的特征提取融合能力和更高的检测精度,YOLO-PCB算法的mAP_0.5提升了4.08%,mAP0.5:0.95提升了56.69%,精确度提升了1.81%,召回率提升了6.76%。     

基于注意力机制U-Net的低剂量CT图像去噪方法

计算机断层扫描(CT)产生的辐射风险已成为公众关注的问题.降低剂量将影响CT图像的质量以及医生的诊断结果.传统的基于深度网络算法中,同一层中的特征通道间的地位是平等的,影响信息的提取.为此,提出了一种具有注意力机制的U-Net残差网络.在U-Net中引入通道注意力模块驱使网络将更多的注意力集中于含有噪声和伪影信息的通道...     

基于RCBAM和SSD的特征融合低照度环境目标检测算法研究

针对低光照、雨雾等恶劣场景对智能驾驶视觉系统检测能力的影响,提出了一种雷达与相机特征融合的网络模型. 基于毫米波雷达信息和注意力模型构建了雷达注意力机制特征模块,该模块可以为特征融合网络提供一个先验信息和增加算法在目标候选区域权重. 测试结果表明,引入雷达注意力机制模块后,特征融合网络的目标检测性能要比仅依赖计算机视觉的检测性能有了明显的提升,并且在复杂场景下的目标检测鲁棒性更强.      

基于YOLOv4算法在车辆检测中的应用

为解决车辆识别中由于拍摄角度和距离的不同,导致成像后的车辆尺寸较小和车辆存在不同程度的遮挡,从而产生车辆的错检和漏检等问题,在单阶段目标检测网络YOLOv4(You Only Look Once version 4)算法的基础上,提出了基于注意力机制的递归YOLOv4目标检测算法,即RC-YOLOv4(Recursive and CBAM You Only Look Once version 4)算法。为提高算法对成像后小尺寸车辆的检测能力,在YOLOv4算法加入CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,该模块结合了通道和空间注意力机制,能帮助网络模型更加关注检测图像中的重点信息和小目标信息。针对车辆部分遮挡的检测问题,采用递归特征金字塔(RFP:Recursive Feature Pyramid)结构加强模型对深层特征信息提取能力,RFP结构类似于选择性增强或抑制神经元激活的人类视觉感知,将主干网络提取到的特征递归融合,然后反馈给主干网络,多次特征融合增强网络对上下文语义信息的提取整合能力。提高了对遮挡车辆的检测精度。实验结果表明,在自...     

采用通道注意力机制的RIS辅助MIMO级联信道估计

可重构智慧表面（RIS）辅助多天线毫米波无线通信系统的级联信道有直传和反射两条链路,系统维数大且复杂,获取信道状态信息（CSI）困难. 针对RIS辅助下的大规模多输入多输出（MIMO）通信系统应用场景,提出了基于通道注意力机制的SE-ResNetV2网络来获取CSI,在残差网络（ResNet）中引入了通道注意力模块,通过挤压和激励策略来提高噪声特征的捕捉能力. 仿真结果表明,相比于最小二乘（LS）估计算法和常规的注意力机制深度ResNet,所提出的深度学习网络具有更好的去噪效果和估计精度.     

MRAU-net网络下的X光胸片肺野分割算法

为了解决U-net网络进行X光胸片肺野分割时,受限于特征提取能力不足导致分割结果不精确的问题,提出一种多尺度残差注意力U型网络(MRAU-net)模型.利用多尺度信息融合(MIF)模块,改善网络结构,增加对多尺度信息的获取;利用通道和空间双注意力(CSDA)模块,解决网络在有限算力下的信息过载问题.同时,对残差模块进行改进,并与U-net网络进行深度结合,提升网络的学习稳定性,缓解梯度消失和过拟合现象.实验结果表明：文中方法具有优秀的X光胸片肺野分割能力,能获得更精确的分割结果.     

基于注意力机制的红外小目标检测方法

针对红外小目标占用像素较少、背景相似性强、网络容易受到背景杂波信息干扰的问题,提出了一种基于注意力机制的红外小目标检测方法。利用注意力机制模块抑制背景杂波,增强小目标特征,并使用红外小目标检测模块实现检测任务;为了增强网络鲁棒性,通过高斯噪声与原图通道堆叠输入的数据增强方式提升网络抗杂波干扰的能力。实验表明,提出的方法在MDvsFA数据集中的性能超过了目前最新的对比算法。     

基于YOLOv5s的轻量化朱鹮检测算法研究

针对当前朱鹮检测算法模型参数较多、计算量大的问题，本文设计研究了一种基于YOLOv5s的高性能轻量化网络模型。首先，结合EfficientNet网络中的MBConvBlock对原主干网络进行重构，大幅降低网络参数；同时在浅层网络中采用Stem模块，提升浅层网络的特征提取能力；然后改进卷积注意力模块(CBAM),即将其中的通道注意力替换为高效通道注意力模块(ECA),避免了降维操作，有效提取了邻近通道间的信息，且大幅降低了通道注意力的参数数量，并将其嵌入特征融合网络路径聚合网络(PANet)中，达到了引入微小参数数量而有效提升网络性能的目的，并将其命名为高效卷积注意力模块(ECBAM)。最后，在自建朱鹮数据集和公共数据集PASCAL VOC、COCO上进行实验，实验结果表明，与YOLOv5s算法相比，本文算法模型参数数量降低了52.37%,计算次数降低了54.55%,在自建朱鹮数据集上P_mAP@0.5:0.95仅降低了约2个百分点，达到0.666,在公共数据集PASCAL VOC上P_mAP@0.5达到0.792,在公共数据集COCO上P     

面向智能船舶的水面小目标检测算法

针对智能船舶中基于视觉传感器的水面小目标识别具有识别区域分辨率低、图像模糊、信噪比低等问题,提出了一种新的基于卷积神经网络的水面小目标检测算法——自注意力特征融合检测算法.首先,为了提高视觉信息处理的效率与准确性,在网络模型中引入了自注意力模块,更多关注小目标的细节信息.其次,在网络模型中采用了结构化的特征融合算法,通...     

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。     

基于深度学习的公路路面病害检测算法

针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于PANet的自适应空间特征融合结构,充分学习公路路面病害的细节特征,实现不同尺度特征信息的高效融合;采用AP-loss函数作为分类损失函数,促使网络在训练过程中更加注重于正样本。实验表明,在公路路面病害检测中,改进YOLOv4算法的平均准确率达到了95.34%,每张图像的平均检测时间为0.071s。与Faster R-CNN算法相比,所提出的算法在持有较高检测准确率的同时,减少了运算时间,可以满足公路路面病害检测的准确性与实时性需求。     

改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法

针对传统钢材表面缺陷检测方法存在检测效率低、检测精度差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。首先使用GhostBottleneck结构替换原YOLOv5网络中的C3模块和部分卷积结构,实现网络模型轻量化;其次在Backbone部分引入SE注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后针对数据集特点在网络中增加一个检测层,强化特征提取能力,并在Neck部分增加特征融合结构,使用DW卷积替换部分标准卷积以减少运算量。实验表明,改进的YOLOv5sGSD算法,模型体积减少了10.4%,在测试集上的mAP值为76.8%,相比原YOLOv5s网络提高了3.3%,检测精度和速度也明显高于一些主流算法。相比传统的钢材表面缺陷检测方法,提出的算法能够更加准确、快速地检测出钢材表面缺陷的种类和位置,并且具有较小的模型体积,方便于在移动端的部署。     

基于联合注意力-可分离卷积的立体匹配算法

为解决立体匹配网络模型轻量化与高精度不能共存的问题,本文提出新的立体匹配算法CSA-Net。算法具体是在特征提取阶段,利用类ResNet进行特征提取,训练空洞金字塔池化（ASPP）模块扩大感受野,提取多尺度上下文信息,加入联合注意力机制（CSM）,在空间和通道维度提高表征能力,关注重要特征并抑制不必要的特征。在特征融合阶段,将2D深度可分离卷积提升到3D来代替原网络中标准3D卷积在空间维度和通道维度分别进行卷积运算,以降低特征融合网络的参数量与模型运行时间。最终实验表明,本文所提出的立体匹配网络模型在KITTI 2012和2015数据集进行验证,在三像素匹配误差率为1.44%和2.24%,模型运行时间减少近1/3。因此,相比于其他实现了更高的匹配精度和更快的运行速度。     

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。     

R-YOLO轨道人员目标检测模型

针对现有铁路人员入侵识别准确率不高、实时性较差的问题，在YOLOv4模型的基础上提出一种R-YOLO轨道人员目标检测模型。首先，用轻量级骨干网络ResNet50代替原有的CSPDarknet53网络，利用深度可分离卷积替代PANet中的标准卷积，减少网络层数以及模型体积，加快模型的识别速度。其次，在加强特征提取网络的3个特征层分别加入有效通道注意力模块，采用K-means++聚类算法重新对数据集进行聚类和分析，提高目标检测模型的精度；在模型训练方面，采用迁移学习和混合数据集联合训练，解决人员识别精度不理想以及误检漏检等问题。最后，利用R-YOLO轨道人员目标检测模型对真实铁路人员入侵数据集进行测试。结果表明，R-YOLO模型在真实铁路人员入侵数据集上的平均识别精度达到了92.12%,较传统YOLOv4算法高出1.89%,帧速率由38.74 f·s^-1提升到47.73 f·s^-1。R-YOLO模型部分解决了铁路入侵人员误检漏检问题，提高了铁路人员入侵识别的实时性和准确率，为铁路安全运行提供了保障。     

基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法

针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.884 7、0.769 3和0.778 0;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.735 5、0.870 1和0.664 5.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.     

基于双通道模型的航空发动机剩余寿命预测

针对现阶段航空发动机单一剩余使用寿命预测模型数据挖掘深度不足导致预测精度低的问题,提出一种双通道模型的预测方法。首先,构建双通道网络结构：通道一使用时间卷积网络,通过残差结构和空洞卷积使得网络具有更大的感受野和计算速度;通道二使用卷积长短时间记忆网络,提取多维时空特征,捕捉数据长期依赖关系。其次,利用多头注意力机制为双通道网络特征重新赋予权重。最后,将双通道网络进行特征融合输出,实现对航空发动机剩余寿命预测。使用涡扇发动机退化数据集进行实验验证,并与其它文献中提到的卷积双向长短时间记忆网络模型、多特征注意力模型、多头注意力模型、卷积门控单元循环神经网络模型进行对比。结果表明,所提模型在3种评价指标上均取得更好的表现,为航空发动机剩余寿命预测提供了一种新思路。     

面向自动驾驶的多模态信息融合动态目标识别

研究提出一种面向自动驾驶的多模态信息融合的目标识别方法,旨在解决自动驾驶环境下车辆和行人检测问题。该方法首先对ResNet50网络进行改进,引入基于空间注意力机制和混合空洞卷积,通过选择核卷积替换部分卷积层,使网络能够根据特征尺寸动态调整感受野的大小;然后,卷积层中使用锯齿状混合空洞卷积,捕获多尺度上下文信息,提高网络特征提取能力。改用GIoU损失函数替代YOLOv3中的定位损失函数,GIoU损失函数在实际应用中具有较好操作性;最后,提出了基于数据融合的人车目标分类识别算法,有效提高目标检测的准确率。实验结果表明,该方法与OFTNet、VoxelNet和FasterRCNN网络相比,在mAP指标白天提升幅度最高可达0.05,晚上可达0.09,收敛效果好。     

基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法

针对染色体识别的难题,提出一种基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法.以残差网络和U-Net网络为基础简化深层网络的训练,利用丰富的跳跃连接促进信息传播;通过将U-Net网络底层的卷积层替换成不同尺度的空洞卷积,保持特征空间分辨率不变的同时扩大特征感受野,实现多尺度感受野提取图像特征的同时减少特性信息的丢失;压缩路...