基于扩张卷积特征自适应融合的复杂驾驶场景目标检测

针对复杂驾驶场景下的目标检测问题,提出一种基于扩张卷积特征自适应融合的目标检测算法.采用单阶段目标检测网络RetinaNet作为基本框架,其包含卷积特征提取、多尺度特征融合以及目标分类与回归子网.为提高网络对多尺度特征的提取能力,设计了基于不同扩张率组合的残差卷积分支模块,以获取不同感受野下的目标特征图;然后,将不同尺度下的特征通过网络自适应学习的参数融合后输出,用于后续的目标预测;最后在大规模且多样化的复杂驾驶场景数据集BDD100K上进行实验.结果 表明,利用扩张残差卷积分支模块与特征自适应融合算法能够分别将网络的平均精度均值由0.330提升至0.338与0.344,并在采用扩张卷积特征自适应融合的情况下达到了0.349.所提算法能够有效提升目标检测算法在复杂驾驶场景下的检测性能.     

基于Dirac残差模块的单幅图像超分辨率重建

针对单幅图像超分辨率重建问题(SISR),提出了一种新的基于Dirac残差的超分辨率重建算法.算法使用全局跳跃重建层来直接利用输入LR图像的低频特征,通过多个dirac残差块来自适应学习输入LR图像的高频特征,通过亚像素卷积进行图像重建.算法通过权重参数化来改进残差层,同时使用输入图像的卷积特征与残差网络学习特征结合进行重建.实验采用Adam优化器进行网络训练.使用L1范数作为损失函数.在PSNR、SSIM和视觉效果与其他先进算法进行对比,实验结果表明,在常用测试集上与其他深度学习算法相比有较大提高.     

基于改进残差网络的铁路隧道裂缝检测算法研究

针对铁路隧道复杂背景下细小裂缝存在图像特征难以提取的技术问题,提出一种基于改进残差网络(Residual Network,ResNet)的铁路隧道裂缝检测算法.该算法采用ResNet对裂缝进行检测,并在此基础上对网络进行了改进:首先将具有不同扩张率的空洞卷积块与传统的卷积块组合形成金字塔空洞卷积模块;其次将该模块放在R...     

基于深度学习的岩石铸体薄片图像孔隙自动提取

岩石铸体薄片图像中孔隙区域的准确提取是分析评估工作的前提。但目前传统的孔隙提取方法主要是通过颜色特征进行阈值分割,精度较低,需加入大量的人工交互操作才能提高精度。因此提出一种新的基于深度学习的孔隙区域自动提取算法,该算法基于U-net搭建网络基本框架。首先,网络在编码阶段加入残差块来提升网络的深度。其次,针对残差块进行优化并引入空洞卷积,提取更全局、语义层次更深的特征。最后,在解码阶段加入网络模块间的短连接,提出新的融合特征方法,更好地将浅层特征与深层语义特征相结合,得到更加精细的孔隙区域。实验结果表明,该方法优于传统的孔隙提取方法,具有更高的分割精度且无需人工操作,与主流卷积神经网络相比也具有更高的精度和平均交并比。     

非局部多尺度融合的单帧图像超分辨率重建

现有的深度超分辨率重建模型,用堆叠多个相同模块的方式获取具有更高精度的重建结果,但未能充分考虑各层特征间的上下文关联信息.提出一种基于非局部多尺度融合的图像超分辨率重建模型.该模型采用3种模块:非局部模块、多尺度融合模块和宽激活残差模块.其中,非局部模块用于获取图像的全局特征,关注目标的核心区域;多尺度融合模块用于融合...     

基于多尺度特征融合的属性已知人脸图像超分辨率

卷积神经网络凭借其强大的表征能力,在图像超分辨率任务上取得了许多令人满意的结果。许多基于神经网络的方法采用增加网络深度的方式,存在存储空间消耗多、实用性不强的问题。为解决该问题,该文提出一种基于多尺度特征融合的属性感知人脸图像超分辨率网络。该文借助局部残差模块和逐元素相加的融合方式以减少网络复杂性并提炼出表征能力优秀的多尺度特征。该文构建一个可自适应地融合多尺度特征和人脸先验的属性感知模块,使得网络学习到更丰富的语义信息。该文提出的网络由多个网络子模块级联构成,并通过一个多层次特征融合模块进行共同学习。试验表明：该文方法能取得良好的超分辨率性能,输出更加真实的人脸图像,可以通过调整人脸属性信息进行人脸图像生成效果的操纵。     

基于深度学习的红外图像超分辨率重建

为提升红外图像分辨率,本文构建了用于红外图像超分辨率重建的IEDSR(enhanced deep residual networks for infrared image super-resolution)网络。该网络在EDSR网络模型的基础上加入了池化层,避免了EDSR(enhanced deep residual networks for single image super-sesolution)网络移除批正则化层(batch normalization, BN)可能会带来训练困难的问题。同时考虑到红外图像对比度低、纹理不明显的特性,在残差块内加入新的卷积层和激活层,通过增加网络深度扩大局部残差模块的感受野,有利于恢复图像的局部细节信息。最后利用增强预测算法对重建图像进行优化,提升重建精度。实验结果表明:本文算法重建的红外图像在主观视觉效果与客观指标上较传统红外图像重建方法均有所改善,具有较高的实用价值。     

基于改进的注意力机制与纹理结构分层的生成对抗网络图像修复方法

构建一个以U-Net为基础的模型,通过引入注意力机制与纹理结构分层相融合的图像修复方法,在生成对抗网络模型基础上,引入通道注意力并结合多尺度卷积模块,将图像下采样提取特征分为纹理特征与结构特征,采用改进的Res2Net残差块并重构损失函数.实验结果表明,修复后图像的纹理和结构更统一,修复图像与原始图像在高级语义上更加接近.     

基于Transformer和CNN的低剂量CT图像去噪网络

低剂量计算机断层扫描（Low-dose Computed Tomography, LDCT）在临床中有着广泛的 应用,可以有效减轻对病人的辐射剂量。但是成像后的低剂量CT图像中含有明显的噪声和条形 伪影,影响医师的诊断。提出了一种基于Transformer和CNN的去噪网络,该网络是一种改进的编 解码网络架构,其编码端的每一层由卷积模块与Transformer模块融合而成,用来提取每一层的局 部特征和全局特征,同时引入融合模块用来有效地融合提取的局部特征和全局特征。并把融合后 的特征通过跳跃连接融入解码端对应的层,解码端的每一层通过卷积模块提取有效特征进而重建 去噪后的图像。在真实数据集Mayo上的实验结果说明所提出的网络不仅可以有效去除噪声,还能 够保持图像的边缘。     

融合空间相关性和局部特征转换器的遮挡行人重识别

遮挡的行人重识别是计算机视觉中的一个挑战性领域,它面临着特征表示效率低下和识别准确率低等问题。卷积神经网络方法更注重局部特征的提取,因此难以提取被遮挡行人的特征,效果也不尽如人意。最近,视觉转换器被引入到重识别领域,并通过构建图像块序列之间的全局特征联系取得了最先进的结果。然而,视觉转换器在提取局部特征方面的性能不如卷积神经网络。因此,设计了一个基于空间相关性和局部特征序列的行人重识别网络。所提出的网络利用3个模块来提高视觉转换器的效率：（1）图像块全维度增强模块。设计了一个与图像块序列大小相同的可学习张量,该张量是全维的,并可完全嵌入到图像块序列中,用以丰富训练样本的多样性;（2）图像块序列融合重构模块。提取已经获得的图像块序列中不太重要的部分,并将它们与原始的图像块序列融合以重构原始图像块序列;（3）空间切割模块。从空间方向上对图像块序列进行切片和分组,并引入身份损失,可以有效提高图像块序列的短程相关性。对遮挡和整体重识别数据集的实验结果表明,所提网络的性能优于其他先进方法。     

融合多尺度特征与多分支预测的多操作检测网络

面对不断进步的图像编辑技术，发展相应的图像取证技术显得尤为重要.针对现有图像篡改检测技术中存在的可检测操作类型单一、鲁棒性不强、篡改区域定位不足等问题，提出一种基于卷积神经网络的多操作图像篡改检测方案.在该网络中，通过构造基于残差块的卷积流以提取操作特征.然后，设计一个多尺度特征融合模块，实现不同尺寸的操作特征融合.最后，将融合后的操作特征输入多分支预测模块进行篡改类型预测与定位，得到多操作检测结果.本文制作了多操作图像篡改数据集，对提出的网络模型进行训练和测试.实验结果表明，本文方案与主流的目标检测网络相比，能够更准确地对篡改区域进行定位，参数量更少，且对常见的图像后处理具有更好的鲁棒性.     

注意力残差密集网络的单幅图像去雾算法

针对现有去雾方法色彩失真、去雾不彻底、细节丢失等问题,提出一种模块化的端到端的单幅图像深度去雾网络.首先,利用多尺度卷积核对输入有雾图像提取充分的关键特征;其次,构建由残差密集块及上、下采样单元形成的行和列的网格网络结构,行列之间通过一种新颖的注意力机制进行特征融合与提取;最后,由残差密集块和卷积层构成的后处理模块进一步减少去雾图像的残余伪影.定量和定性实验结果表明,所提方法去雾性能优越.     

基于Transformer增强卷积的膝关节磁共振影像年龄预测

年龄预测是临床医学中的一个重要课题和非常活跃的研究领域.最近，由于传统影像学检查中电离辐射的缺点，越来越多的研究使用磁共振影像进行年龄预测.本文基于膝关节MRI数据集，提出了一种新的端到端网络，结合卷积神经网络和Masked-Transformer网络互补地来提取局部特征和全局依赖，并使用一个特征聚合模块来聚合不同局部膝关节MRI切片的特征.通过整合卷积神经网络的特征图和视觉Transformer分支的特征编码，特征提取模块可以互补地提取局部和全局信息，更好地提取与年龄相关的特征.同时，该网络使用由图注意力网络组成的特征聚合模块，用于在特征级别集成不同MRI切片的局部特征，实现多切片局部特征之间的交互.大量实验表明，该方法可以在膝关节MRI年龄估计任务中达到最先进的性能.具体而言，本文方法在MRI数据集上进行了测试，该测试集包括44个年龄在12.0～25.9岁之间的膝关节MRI样本，其中五折交叉验证的最佳结果是年龄平均绝对误差为1.57±1.34岁.     

结合语义分割和特征融合的行人检测方法

针对传统行人检测方法在复杂场景下存在遮挡行人和小尺寸行人检测效果差的问题,提出一种结合语义分割和特征融合的行人检测方法.该方法的网络结构以区域全卷积神经网络为基础框架,根据行人检测任务进行改进.使用深度残差网络提取出多尺度的特征映射图;通过全卷积语义分割网络,得到对应的语义分割图;利用特征融合模块构造出融合特征图;将融...     

基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

基于改进U-Net的电子换向器表面缺陷分割方法

电子换向器的表面缺陷形状各异、缺陷与背景差异较小,同时还存在表面杂质干扰缺陷分割结果等问题,导致电子换向器缺陷难以精细分割。本文提出一种基于多尺度融合和残差分离卷积的改进U-Net缺陷分割方法。将不同尺度的图像输入编码模块便于网络模型提取多尺度下缺陷特征信息,并构建残差分离卷积模块,在增大感受野的同时保留细节特征。将多尺度的输出图像放大到相同尺度并融合作为最终输出,实现特征信息语义和位置的信息互补,从而提高网络的分割精度。在公开的KolektorSDD数据集上的实验结果表明,该方法的相似性系数和精确率分别达到97.3%与97.8%,缺陷分割效果相比于SegNet、FCN-8S等经典分割网络更加优秀,能够更加准确地识别细小缺陷。     

结合深度残差神经网络与Retinex理论的低照度图像增强

由于低照度图像不易于分辨其中的具体细节,难以对图像进行进一步的利用.为了提高低照度图像的可视性,解决传统U-net对图像特征提取不足的问题,利用深度残差网络的特征提取能力强的优点,提出了一种基于Retinex理论结合残差网络的增强算法.首先,使用一系列卷积和上采样来改进U型网络将图像分解为反射部分和光照部分;然后,为了更好地保留细节特征,一方面将分解得到的反射部分和光照部分通过一系列卷积块提取特征后送入构建好的残差网络中进行重建,从而得到初步重建的图像,另一方面将光照部分通过四层卷积层进行增强,得到调整后的光照分量;最后,将重建的图像和调整后的光照分量进行融合,得到最终的低光照图像增强图像.实验结果表明,改进算法有效地提高了图像暗光部分的可视性,同时增强了色彩深度和对比度,且相比于其他方法,在主观以及客观评价上均有较好的效果.     

基于上下文特征的视网膜血管分割算法

针对视网膜血管分布复杂且多变,提出一种基于上下文特征提取的视网膜血管分割算法。首先通过霍特林变换(Karhunen-Loeve, K-L)生成灰度图并经过预处理增强对比度。然后经过局部信息熵进行采样。该网络编码部分的多感受野残差编码模块在兼顾速度的同时对特征进行充分的提取。同时底部的特征融合模块由非对称融合非局部模块和非对称金字塔非局部模块两部分组成,用于融合图片的上下文特征。而解码部分由多个微型U型网络组成,保证将底层特征和高层映射特征有效融合并进行深层次的再提取。本文算法在血管分割的数字视网膜图像数据集(digital retinal image for vessel extraction, DRIVE)数据集进行仿真,准确率为96.45%,特异性为98.37%,敏感度为82.7%,实验结果表明能有效地分割视网膜血管。     

基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像

为有效恢复图像的高频信息,本文提出一种基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法.该方法结合密集型深度卷积神经网络和残差网络,并将原图像的高频信息单独提取上采样后与重建后的超分辨率图像融合形成高频特征补偿,使得图像质量提升.通过实验对比,本文算法相比于SRCNN算法重建出的超分辨率图像效果提升约1 db.     

注意力机制下的多层次特征融合图像去雾算法

提出一种基于注意力机制的多层次特征融合的图像去雾算法.该算法通过残差密集网络和自校准卷积网络来提取不同尺度的特征,再利用双重注意单元和像素注意力将特征融合重建.同时采用一种由均方误差损失、边缘损失和鲁棒性损失函数相结合的损失函数,可以更好地保留细节特征.实验表明,该算法与其他去雾算法相比在峰值信噪比和结构相似度指标上得到一定的提高,去雾图像在主观视觉上取得了较好表现.