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.     

小样本学习在高分遥感影像分类与识别中的应用

遥感影像分类与识别是近年来深度学习以及图像分类与识别研究的热点,其中一个关键问题是因样本数据集的数据较少而极易出现过拟合。许多图像分类的模型和方法并不完全适用于遥感影像分类,将小样本学习与遥感影像处理结合起来,实现遥感影像数据增强和识别模型优化是一个可行的思路。根据小样本学习的发展现状,针对特征提取、模型分类方法,归纳总结了典型学习方法的原理及其在相关领域的应用; 分析遥感影像处理的现状和存在问题,基于适用场景、优缺点对各方法进行了比较; 通过分析小样本学习在高分遥感影像分类与识别上的应用,发现引入注意力机制和迁移学习后,小样本学习能够用于样本数据量小的遥感影像分类。     

基于多尺度特征融合的小样本遥感图像分割

针对绘制遥感图像标签成本高、在实际场景中训练样本有限情况下遥感图像检测精度低的问题,提出了一种结合多尺度特征融合与注意力机制的深度金字塔注意力网络(DPA-Net)并集成迁移学习方法进行小样本遥感图像中建筑物与道路的提取.因为有限训练样本包含的信息有限,所以首先在DeeplabV3+网络架构基础上,增加两路低层特征的来...     

基于ResNet-50的级联注意力遥感图像分类

知识蒸馏能提高神经网络的泛化能力，可解决遥感图像场景分类时标注数据不足的问题。遥感图像存在的类间高相似性会导致中间知识特征丢失，针对该问题，本文提出一种基于自蒸馏级联注意力机制的特征提取方法(SDCASA)。首先构造权值共享的教师、学生网络；然后使用级联注意力模块精细化深层教师网络所提取到的特征，同时保留被浅层神经网络过滤的中间边缘信息；再利用精细化之后的特征指导学生网络学习；最后在下游训练一个线性分类器完成特征分类。在3个公开数据集AID、MLRSNet、EuroSAT上使用20%和50%的样本训练，分类准确率分别达到85.17%、90.10%、 91.13%和85.50%、92.13%、91.17%。此方法能有效提高遥感图像场景分类准确率，性能优于主流自监督图像分类方法 SimSiam、SwAV、MoCov2、Deepcluster,具有良好的应用价值。     

高分辨率遥感图像场景线性回归分类

线性回归分类是图像识别领域中一种简单而有效的分类方法,目前通常采用最小二乘方法对分类模型进行参数估计。然而,同一场景中不同的遥感图像相对应位置的灰度值不完全相同,而且遥感图像还可能包含椒盐噪声和高斯噪声,这些均会造成遥感图像场景分类精度的降低。为了解决这一问题,笔者提出采用稳健加权总体最小二乘方法对线性回归分类模型的参数进行估计。采用两组高分辨率遥感图像场景数据进行实验,将该方法与最小二乘方法、稳健最小二乘方法和加权总体最小二乘方法进行比较评估。实验结果表明,稳健加权总体最小二乘方法能够同时考虑观测向量和系数矩阵的误差,能够有效减少椒盐噪声和较大高斯噪声的影响,从而获得更高的总体分类精度。     

深度模型集成的不良图像分类

移动通信技术的飞速发展在提升用户通信体验的同时也为不良信息的散布提供了便利,针对如何在大量数据中进行不良内容的识别与过滤问题,提出一种基于深度模型集成的不良图像分类模型(EDM),通过集成多个结构不同、信息互补的深度模型来最优地区分分布差异较大的不良图像.为了验证本方法的有效性,建立一个真实移动通信场景下的不良图像数据集,并在此数据集上与基于传统支持向量机(SVM)的不良图像分类模型、基于深度卷积神经网络的Alexnet、VGG与Googlenet分类模型做对比.实验结果表明:本文所提深度模型集成方法在不良图像分类性能上明显优于其他模型,分类精度、精确率和召回率分别达到94%、84%和98%.     

融合上下文信息和注意力的遥感小目标检测

针对Faster-RCNN算法在遥感图像当中对小目标的漏检、检测精度不高等问题作出改进.用特征提取能力更强的ResNet50网络替换VGG16;同时为了加强对遥感小目标信息的提取,引入特征金字塔,添加多尺度扩张卷积模块来增强特征金字塔的上下文特征,扩充小目标信息,使用通道注意力机制来减少特征融合过程中带来的信息混淆,提高模型对遥感小目标的检测效果.实验表明,所改进的方法在HRRSD遥感数据集达到86.7%的检测精度,较改进前提升了5.2%,同时检测效果也优于当前的一些主流检测模型,证明了改进后模型的有效性.     

基于注意力机制的U-Net脑脊液细胞分割

为解决脑脊液病理图像中部分细胞膜较为模糊，与图像背景难以区分的问题，采用了基于注意力机制的U-Net深度学习方法对脑脊液病理图像做全自动分割.在深度学习网络中加入注意力机制对细胞进行定位，抑制无关信息，提高语义的特征表达，提高对细胞整体分割的精确性.通过镜像、旋转等操作对数据集进行扩充预处理.采用VGG16预训练模型进行迁移学习，交叉熵与Dice损失相结合作为损失函数，分别在脑脊液临床图像与公开数据集2018 Data Science Bowl上进行验证；并与Otsu， PSPnet， Segnet， DeeplabV3+， U-Net进行对比，结果表明， 本文方法在各项指标上均优于其他分割方法.     

基于多任务模型的乳腺癌病理图像分类

基于卷积神经网络提出了一种多任务模型将乳腺癌组织学图像分为良性与恶性及其子类.该模型是多任务模型,任务一将病理图像分为良性与恶性,任务二将图像分为良性与恶性的子类.模型总的损失函数是两个分类任务损失函数的加权和.该模型采用卷积层和全局平均池化层替代末端全连接层作为分类层,应用数据增强方法提升模型的性能.模型使用乳腺癌病理图像数据集BreaKHis进行消融实验并与VGG16模型进行对比.实验结果显示:提出的模型能够取得更好的性能,在二分类上达到了98.55%～99.52%的分类准确率,在多分类上达到了92.26%～94.85%的分类准确率.     

一种基于选择性卷积特征和最大后验高斯混合模型的细粒度图像分类算法

提出了一种新颖的细粒度图像分类算法。首先从神经网络VGG 16中提取出卷积特征后进行特征筛选,得到选择性卷积特征;然后利用最大后验高斯混合模型对特征进行分类,从而解决细粒度图像分类问题。造成细粒度图像分类困难的主要原因是类内差异和类间差异。利用卷积特征对图像具有更细致的描述能力,可以有效地减小类内差异;同时,对从VGG 16中得到的卷积特征进行筛选,能够较大程度地摆脱背景干扰,从而提高类间差异。最后,采用基于最大后验的高斯混合模型对这些选择性卷积特征进行分类。实验结果表明,本文算法不仅克服了两种差异带来的问题,还解决了传统高斯混合模型缺少大量实验数据的困难。在目前流行的5种细粒度图像数据集上,本文算法都有更好的分类效果。     

一种基于DTSVM的遥感图像分割方法

文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.     

基于多任务学习的青光眼智能诊断

为了提高青光眼检测的准确率,降低青光眼的危害,本文提出一种基于多任务学习的青光眼智能诊断方法,将U-Net网络和VGG16网络结合,U-Net网络和VGG16网络共用U-Net网络的编码器部分,通过U-Net网络得到杯盘比(cup-to-discratio,CDR),并且将CDR作为眼底图像的特征之一输入VGG16网络,实现眼底图像的青光眼分类。实验使用REFUGE挑战数据集进行验证,网络模型在训练后得到的工作特性曲线下面积为0.978 8,且视盘和视杯的分割准确率分别达到0.874 5和0.962 4,对比其他使用相同数据集的方法,本方法具有更高的青光眼分类准确率。     

一种基于注意力导向CNN的晶粒缺陷检测方法

针对半导体生产过程中的晶粒缺陷检测任务,提出了一种融入多头注意力机制的新型CNN模型(Attn-Net).该模型使用深度可分离卷积和标准卷积累加的卷积结构提取输入图像特征,借助多头注意力机制更新特征权重,输出注意力机制筛选的图像分类结果.在13513张晶粒图像构成的数据集上训练、验证及测试,并与VGG-16、ResNe...     

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.     

基于注意力机制的双分支肺炎图像分类网络

目前许多肺炎图像分类网络大多采用单分支网络对输入图像进行特征提取,这在一定程度上忽略了图像不同维度的特征信息。为了优化这种问题,提出一种融入注意力机制的双分支肺炎图像分类网络,利用VGG16网络和加入可分离卷积以及融入卷积注意力模块(convolution block attention module, CBAM)的CNN卷积神经网络进行双分支特征提取,能够关注到肺炎图像不同层次的特征信息,将2种网络分支的特征进行不同维度的融合,最后输入全连接层进行分类判决。结果表明,该网络在正常肺部、病毒性肺炎、新型冠状病毒肺炎(COVID-19)X-ray图像组成的测试集上取得了95%的平均准确率。经过消融试验证明,该网络加入的可分离卷积模块、注意力模块和特征融合对减少网络参数、提高网络分类的准确率起到明显作用。与其他网络的性能对比也表明该网络在肺炎图像分类上表现出较高的准确率和较强的鲁棒性。     

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.     

图像分类卷积神经网络的进化设计

为解决图像分类中深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)中较为复杂的人工网络设计与调参问题,提出基于ResNet模块的进化卷积、神经网络(Evolutionary convolutional neural network,ECNN)的自动设计方法,并将其运用到图像分类中.该方法基于ResNet模块与2D卷积层,采用进化算法(Evolutionary algorithm,EA)对网络结构及参数进行优化.在NLM官方发布的疟疾数据集下进行实验,不同比例的测试集划分可以达到95.6%的分类准确率,文中算法与AlexNet、VGG16、Xception等人工设计的深度学习分类算法进行了比较,实验结果表明,其准确率提升了约1%.在斯坦福大学发布的Stanford cars车辆图像数据集中进行了算法泛化验证,结果表明,文中算法在不同比例数据的测试中准确率均在94.5%以上,将该算法与深度学习分类算法VGG16进行比较,准确率效果相当,模型测试图像分类耗时仅为VGG16耗时的1/13,且训练参数量较少.两组对比测试实验数据表明,相比人工设计的深度学习算法,本文方法具有较好的图像分类性能与较快的图像分类速度.     

基于卷积神经网络的灾难场景图像分类

为了对灾难场景图像进行快速分析和识别,提出了一种基于多分辨率卷积神经网络和残差注意力机制(attention module)相结合的图像分类模型.首先,对灾难场景数据集进行预处理,在相同类型的条件下将其随机划分为训练集和测试集.基于改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提取训练集的图像特征.使用训练集图片的特征进行训练,并且在测试集图片上实现分类测试.选取DenseNet、Xception和MobileNetV2三种模型,以灾难场景数据集(Disaster_Data_Scenes)为数据集进行实验验证.结果表明:改进的Xception和MobileNetV2网络在灾难场景数据集上进行的图像分类实验测试,比原网络精度分别提升了4.56％和3.04％.其中改进的DenseNet网络比原网络模型精度分别提升9.13％、17.88％和10.27％.可见改进的卷积神经网络模型的分类精度得到有效提高.     

基于深度学习与狮群SVM算法的遥感场景分类

针对高分辨遥感图像样本量小,以及传统优化支持向量机(SVM)算法易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,提出一种基于深度迁移学习与狮群优化SVM(LSO-SVM)算法对遥感图像场景进行分类.首先,通过自适应对比度增强图像后利用颜色聚合向量提取图像颜色特征;其次,利用3种预训练网络分别提取图像的迁移学习深度特征;最后,将手工提取的图像特征与用3种预训练网络获取的特征使用系列特征融合方法进行融合,并将其输入LSO-SVM进行图像场景分类.结果表明,该算法解决了小样本情况下深度学习较难训练及传统优化SVM算法易陷入局部最优解、寻优速度慢的问题.在80%的训练条件下,数据集UCM Land-Use和RSSCN7的分类精度分别达到99.52%和98.57%.     

基于改进Bilinear-CNN的服装图像风格识别

为解决服装风格的细粒度识别问题,提出一种改进的Bilinear-CNN(convolutional neural network)模型.在VGG16特征提取网络的输出特征图中引入空间注意力机制,提升对图像中服装区域的关注程度.设计一种单特征通路的双线性池化方法,在减小参数量和计算量的同时,采用全局平均池化和全局最大池化...