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。     

CNS-Net:一种循环多注意力特征聚合架构

基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)方法在高分辨率遥感图像分类时，提取全局特征信息和局部特征信息方面有一定优势，但不能有效区别关键信息和干扰信息。由此，提出一种端到端的CNS-Net网络来提取图像显著性特征。首先，设计了一个全局增强性模块(global enhancement module, GEM)通过显示建模通道之间的相互依赖关系，使网络选择性提取关键区域；其次，提出了一个多级循环注意模块(multi-stage cyclic attention module, MCAM)来捕捉特征信息的长期依赖关系和上下文感知信息；最后，在4个公共数据集上进行实验，结果表明所提方法达到了最优的分类性能。     

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...     

改进YOLOv4的复杂交通场景目标检测方法

针对复杂交通场景下密集小目标居多、目标尺寸差异大、目标间遮挡严重的问题,提出了一种基于YOLOv4框架的复杂交通场景下的目标检测算法。首先,构造多尺度特征融合提取模块作为主干网络特征提取模块,充分提取不同尺度目标特征信息,同时引入轻量化Ghost模块对主干网络特征进行维度调整;其次,将卷积模块与自注意力机制融合,构造倒残差自注意力模块应用到主干网络深层,深层网络在充分提取局部特征信息基础上获得了全局感知;然后,构造轻量级混合注意力模块,抑制背景噪声,增强密集小目标检测能力;最后,在Udacity数据集上进行实验,检测精度达到了84.41%,相比较YOLOv4, mAP(mean average precision)提高了3.07%,对1 920×1 200分辨率图像的检测FPS(frames per second)可达到49,提高了22.5%,精度提升的前提下实现了较好的实时性,更适用于复杂交通场景下的目标检测任务。     

HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法

针对遥感图像中背景复杂、目标分布密集、目标尺度形态多样等问题,该文在单阶段全卷积(FCOS)目标检测模型的基础上,基于沙漏特征金字塔并且与多尺度上下文场景结合,提出了沙漏网(HourglassNet)。针对卷积神经网络(CNN)中不同深度语义信息和空间信息不均衡的问题,提出了一种沙漏特征金字塔,通过将多尺度特征缩放至中间尺度进行融合和优化以获得全局特征。基于注意力机制将全局特征向不同尺度特征传递,在抑制无关特征的同时增强了有效特征,实现了对多尺度特征的补偿。为了将高层特征的语义信息更加充分地融入不同尺寸的特征图内,设计了多尺度上下文融合模块。利用适当的感受野提取高层特征的上下文信息,提升了特征的鲁棒性和辨识性。分别在DOTA v1.5和NWPU VHR-10公开遥感图像数据集上进行了性能对比与消融实验。结果表明,该文算法的均值平均精度(mAP)相比于FCOS在DOTA v1.5和NWPU VHR-10数据集上分别提升了4.3%和3.4%,且检测性能优于YOLOv3等其它对比方法。     

基于对比自监督的遥感图像场景分类

基于视觉Transformer的自监督模型掩码自编码器因其优秀的全局特征捕捉能力，被广泛应用于遥感图像分类领域。但该模型存在图像重建训练时局部上下文语义信息易丢失从而限制其分类精度的进一步提升。针对以上问题，本文提出了融合掩码重建和对比学习的三阶段自监督遥感图像分类新模型——对比掩码自编码器。第一阶段进行掩码重建预训练，以提取遥感图像全局特征；第二阶段则通过对比学习中的正负样本补充第一阶段掩码建模过程中丢失的局部上下文信息；最后通过训练线性分类器完成特征分类。在公开遥感图像数据集AID和NWPU-RESISC45上将本文方法与主流自监督分类方法、监督分类方法进行对比实验。实验结果表明，该模型在两个数据集上分类精度分别达到95.37%和95.14%,性能优于DINO、MoCo、SSGANs等主流自监督模型，接近GLANet、CANet、MG-CAP (Sqrt-E)等主流监督模型，具有良好的应用价值。     

双通道立体图像质量评价方法的研究

针对立体图像质量评价问题,基于人眼观测图像的感知特性,提出一种双通道立体图像质量评价算法。首先,获取双目视图的拉普拉斯金字塔序列构建融合图,采用并行域分解多权重化策略提取双目局部质量感知特征;然后,结合视觉平衡特性引入语义特征通道提取双目高层次语义特征;最后,在支持向量回归的基础上得到双通道主客观图像质量评价值的关系映射。双通道网络集成了包含视差信息的多局部细节特征与全局语义特征,在LIVE 3D 立体图像库进行性能测试,结果表明,算法所得预测值与主观评价值间具有良好的一致性。     

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.     

基于句法结构的神经网络复述识别模型

为解决已有复述语义计算方法未考虑句法结构的问题, 提出基于句法结构的神经网络复述识别模型, 设计基于树结构的神经网络模型进行语义组合计算, 使得语义表示从词语级扩展到短语级。进一步地, 提出基于短语级语义表示的句法树对齐机制, 利用跨句子注意力机制提取特征。最后, 设计自注意力机制来增强语义表示, 从而捕获全局上下文信息。在公开英语复述识别数据集Quora上进行评测, 实验结果显示, 复述识别性能得到改进, 达到89.3%的精度, 证明了提出的基于句法结构的语义组合计算方法以及基于短语级语义表示的跨句子注意力机制和自注意力机制在改进复述识别性能方面的有效性。     

难分类样本快速空中目标意图识别方法

针对不平衡难分类条件下空中目标群组意图快速识别的难题,提出一种基于滑动窗口估计的时空卷积自注意力网络模型的意图识别方法。该方法根据特征数据的特点对其使用滑动窗口的预先处理,通过时空卷积网络快速提取多维时序特征数据的流信息;然后采用自注意力机制捕捉每个特征数据的关键特征并优化权重。仿真结果表明该方法有效提升了不平衡样本中难分类样本意图识别的训练效率和分类的准确率。     

基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析

针对基于视频的多模态情感分析中,通常在同一语义层次采用同一种注意力机制进行特征捕捉,而未能考虑模态间交互融合对情感分类的差异性,从而导致模态间融合特征提取不充分的问题,提出一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型(hierarchical interactive fusion network based on attention mechanism, HFN-AM),采用双向门控循环单元捕获各模态内部的时间序列信息,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意机制交互融合策略分别提取属于句子级和篇章级层次的不同特征,并进一步通过自适应权重分配模块判定各模态的情感贡献度,通过全连接层和Softmax层获得最终分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所给出的分析模型在2个数据集上有效改善了情感分类的准确率和F1值。     

基于卷积神经网络与Transformer的电能质量扰动分类方法

复杂电能质量扰动的智能分类对于智能电网发展具有重要意义。扰动特征的提取与定位、模式识别与分类是电能质量扰动分类方法研究的难点。本文采用深度学习算法,将具有关注全局信息的Transformer与善于提取局部特征的卷积神经网络相融合,提出了一种基于卷积神经网络与Transformer的电能质量扰动分类方法,即CTranCBA。这种双深度学习模型分类方法主要是通过一维卷积神经网络提取电能质量扰动信号特征,利用Transformer自注意力机制引导模型关注序列中不同位置间的依赖关系,实现对扰动信号局部特征与全局特征的互补,克服了因感受野的限制而带来的识别不清、分类不准等问题。本文使用了23种不同电能质量扰动信号,将CTranCBA与Deep-CNN、CNN-LSTM、CNN-CBAM方法进行比较,结果表明该方法在分类准确率和抗噪性方面表现优异,可为电能质量扰动智能分类提供一种新的方法。     

基于语义特征提取与层次结构的问题生成方法

针对传统端到端模型在输入文本语义较复杂情况下生成的问题普遍存在语义不完整的情形,提出一种基于语义特征提取的文本编码器架构.首先构建双向长短时记忆网络获得基础的上下文信息,然后采用自注意力机制及双向卷积神经网络模型分别提取语义的全局特征和局部特征,最后设计一种层次结构,融合特征及输入自身信息得到最终的文本表示进行问题生成.在数据集SQuAD上的实验结果表明,基于语义特征提取与层次结构进行问题生成效果显著,结果明显优于已有方法,并且语义特征提取和层次结构在任务的各评价指标上均有提升.     

基于特征融合的中文文本情感分析方法

针对现有的中文文本情感分析方法不能从句法结构、上下文信息和局部语义特征等方面综合考量文本语义信息的问题,提出一种基于特征融合的中文文本情感分析方法.首先,采用Jieba分词工具对评论文本进行分词和词性标注,并采用词向量训练工具GloVe获取融入词性的预训练词向量;然后,将词向量分别作为引入Self-Attention的BiGRU和TextCNN的输入,使用引入Self-Attention的BiGRU从文本的句法结构和文本的上下文信息两个方面综合提取全局特征,使用TextCNN提取文本的局部语义特征;最后,将全局特征和局部语义特征进行融合,并使用Softmax进行文本情感分类.实验结果表明,本文方法可以有效提高文本情感分析的准确率.     

基于全局语义学习的文本情感增强方法研究

为解决弱情感倾向语料影响文本情感分类的问题,提出基于全局语义学习的文本情感增强方法。首先设计语料划分方法,将语料划分为强情感倾向语料与弱情感倾向语料,然后,从文本处理全过程及整体语义学习的角度出发,构造均值抽取与最大值抽取的语义提取方式及文档信息向量,改进基于循环神经网络的变分自编码器的语义学习过程,并用于学习强情感倾向语料中文本的词语序列特征与语义特征。基于此,对弱情感倾向语料进行重构,实现情感增强目标,最后,将经过情感增强的语料替换掉原来的弱情感倾向语料,再进行情感分类模型的训练与测试。结果表明:提出的文本情感增强方法能够提升情感分类效果,并使得Bert分类器对IMDb影评数据集的情感分类精确率达到了93.03%。