基于特征稀疏化的粉尘图像深度预测

【目的】针对粉尘环境中单幅图像深度预测精度低的问题，提出了一种基于输入特征稀疏化的粉尘图像深度预测网络。【方法】使用粉尘图像的直接传输率与深度的关系设计预估计深度网络，利用图像颜色衰减先验原理进一步获取粉尘图像的稀疏深度特征。将该稀疏深度特征与粉尘图像一起作为深度预测网络的输入。深度预测网络以“编码器-解码器”为模型框架，编码器中使用残差网络(ResNet)对粉尘图像进行编码，设计融合通道注意力机制的稀疏卷积网络对稀疏深度特征进行编码。解码器中采用反卷积以及多尺度上采样的方法，以更好的重建稠密的深度信息。使用最小绝对值损失和结构相似性损失作为边缘保持损失函数。【结论】在NYU-Depth-v2数据集上的实验结果表明该方法能够从粉尘图像中有效预测深度信息，平均相对误差降低到0.054,均方根误差降低到0.610,在δ<1.25时准确率达到0.967.     

基于多尺度特征提取的单目图像深度估计

在目前基于深度学习的单目图像深度估计方法中,由于网络提取特征不够充分、边缘信息丢失从而导致深度图整体精度不足。因此提出了一种基于多尺度特征提取的单目图像深度估计方法。该方法首先使用Res2Net101作为编码器,通过在单个残差块中进行通道分组,使用阶梯型卷积方式来提取更细粒度的多尺度特征,加强特征提取能力;其次使用高通滤波器提取图像中的物体边缘来保留边缘信息;最后引入结构相似性损失函数,使得网络在训练过程中更加关注图像局部区域,提高网络的特征提取能力。在NYU Depth V2室内场景深度数据集上对本文方法进行验证,实验结果表明所提方法是有效的,提升了深度图的整体精度,其均方根误差(RMSE)达到0.508,并且在阈值为1.25时的准确率达到0.875。     

基于全尺度特征融合的无监督单目深度估计

当前无监督单目深度估计取得了很大的进展，但仍然存在着大梯度区域估计不准确的问题，主要是因为深度估计网络没有探索出有效的空间特征和语义信息，导致物体边界等大梯度区域存在着较大误差。针对这一问题，提出全方位探索特征信息的深度估计网络架构，整个框架利用全尺度的跳跃连接进行特征的整合，最后通过有效的通道注意力特征融合模块来进行特征融合，这两个巧妙的设计共同提升了单目深度估计模型的精度。在KITTI数据集上的实验结果表明，能够提升无监督单目深度估计的准确性以及生成更加锐利的物体边界。     

基于多尺度特征融合的快速单目图像深度估计

文章针对目前采用深度学习估计单目图像深度中存在推理时间长、物体边缘细节不清晰的问题,设计一种基于多尺度特征融合的快速单目图像深度估计网络.将GhostNet运用到单目图像深度估计网络的编码网络中,提高网络的编码速度;采用反卷积和双线性插值设计解码网络,并通过跨层连接将编码网络的特征与解码网络的特征融合增强深度图中物体的...     

基于多层特征融合的单目深度估计模型

为了获取信息完整的深度图以提高预测深度图的质量,解决单目深度估计模型中特征融合的问题,提出一种融合多尺度和不同层特征的双流神经网络模型。该模型采用ResNet-50残差网络结构提取深度特征信息,利用金字塔结构融合不同层次的图像特征,实现低层、中层和高层的特征融合,保证不同层次特征的有效互补,改善多层间特征信息的传递,在一定程度上避免了信息的遗漏和缺失。在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上进行试验,结果表明,该模型的均方根误差为2.370 4,对数均方根误差为0.229,平均对数误差为0.118,阈值精度分别为0.686、0.951、0.977,实现了较好的评测结果。     

一种改进的卷积神经网络的室内深度估计方法

针对单幅图像的室内深度估计缺少显著局部或全局特征问题,提出了一种基于多种网络(全卷积网络分别与通道注意力网络、残差网络结合)构成的编码器解码器结构.该网络采用端到端的学习框架.首先使用全卷积网络与通道注意力网络结合的全卷积通道注意力网络模块作为编码器,通过信道信息获取全局感受野,提高特征图精度,并适当地将全连接层改为卷积层以达到减少网络参数的目的.然后将全卷积网络与残差网络结合构成的上采样模块作为解码器,利用ResNet的特点——跳层连接,将解码器网络加深,提高深度图的精度,将卷积网络与残差网络结合,实现端对端,并减少网络运行所用时间.最后,使用L1损失函数优化模型.在公开数据集NYUDepth v2的测试下,实验结果表明,和现有的其他单目深度估计方法相比,本文所提出的网络模型不仅精简了繁琐的精化粗图的过程,而且所预测的深度图精度更高,阈值精度的提升不少于0.5%,运行网络结构的平均用时21 ms,为实现实时性奠定了基础,具有一定的理论研究价值和实际应用价值.     

基于多尺度特征融合的单目图像深度估计

为解决从单目图像中很难恢复出准确、有效深度信息的问题,提出一种多尺度特征融合的单目图像深度估计算法.算法采用端对端训练的卷积神经网络(CNN)结构,引入从图像编码器到解码器的跳层连接来实现在不同尺度上特征的提取和表达,设计了一种多尺度的损失函数来提升卷积神经网络的训练效果.通过在NYU Depth V2室内场景深度数据集和KITTI室外场景深度数据集上的训练、验证和测试,实验结果表明:提出的多尺度特征融合方法得到的深度图边缘清晰、层次分明,且在室内场景和室外场景中均能适用,具有较强的泛化性,可以适应多种实际场景的需求.     

基于深度学习的平面位姿估计算法

为了在未知物体三维模型的情况下使用深度学习进行平面位姿估计，采用编码器-解码器网络，从单个RGB图像中检测平面实例分割及法线信息，并利用这些信息进行位姿解算，获得每个平面的实时位姿。实验结果显示,平面召回率为0.625，平面法线召回率为0.414，实时性为18.5 f/s，验证了算法的可行性。     

基于循环生成对抗网络的人脸素描合成网络设计

针对目前人脸到素描合成存在生成的素描图轮廓模糊、细节纹理缺失等问题,提出一种采用循环生成对抗网络(CycleGAN:Cycle-Generative Adversarial Networks)解决方案。构建多尺度CycleGAN,生成器采用深度监督的U-Net++结构为基础,在其解码器端进行下采样密集跳跃连接;在其生成器的编码器端设计通道注意力和和空间注意力机制形成特征增强模块;最后在生成器中增加像素注意力模块。实验结果表明,与现有经典算法相比,从主观视觉评测和利用现有的4种图像质量评价算法进行质量评估,该方法较好地合成了素描图像的几何边缘和面部细节信息,提高了素描图像的质量。     

强化边缘的单目图像深度估计

为解决目前单目图像深度估计过程中物体边界处深度跳变不明显导致的遮挡难以判别、边界处深度估计准确度较低的问题,提出了一种强化边缘的单目图像深度估计方法．采用深度估计网络输出最初预测的深度图,同时采用深度补偿网络输出应补偿深度的预测值,通过融合两组网络的输出实现对最初预测的深度图中物体边界轮廓处深度值的补偿．此外,通过设计点约束损失函数,并引入多尺度特征融合损失函数进一步提升边界处的深度估计精度．在NYU Depth v2数据集和iBims数据集上的测试实验表明本文方法能有效提升深度图中物体轮廓的清晰度,使得物体遮挡判别更加容易,可进一步提升单目图像深度估计的效果．     

基于双注意力引导特征级联的显微影像深度估计方法

深度估计在医学显微影像中具有重要应用价值,可以弥补外科医生在手术过程中由于观察目镜感官受限而难以获得精确深度信息的不足。针对手术场景动态多变、软组织和手术器械尺度微小等原因导致深度估计精度不高的问题,提出了一种改进稠密回归中跨层级特征级联的深度估计方法。通过利用多层次特征聚合模块,将编码器中的上下文信息传递到解码器中,同时基于通道选择和分支优化的双重注意力特征融合机制来优化解码的精度。为了获得密集的深度真值,提出了一种迭代式配准策略,结合自动化的机械臂扫描实现由粗到精优化多视角点云配准,并从模拟场景中重建高精度深度数据。实验结果表明,本文提出的深度估计方法实现了0.00151的均方误差值（root mean squared error, RMSE）和0.03039的尺度不变对数误差值（scale-invariant log, SILog）,超越了以往最先进的方法,并对细小手术器械的尖端产生了更精准的深度估计。     

基于半稠密COLMAP自监督单目内窥镜深度估计

在单目内窥镜场景下人体内组织表面纹理稀疏,视野受限给图像的深度估计带来了一定的困难。针对以上问题,提出了一种基于半稠密COLMAP(structure-from-motion and multi-view stereo generation pipeline)结合动态卷积注意力机制的自监督单目深度估计方法。通过改进的COLMAP进行图像序列预处理,产生加权半稠密深度图作为监督信号,该过程引入加权可靠度对半稠密深度图中的干扰点和不准确点进行丢弃或抑制操作,在训练网络中加入了具有动态卷积的注意力机制模型(Selective Kernel Networks, SKNet),这种注意力机制模型可以对输入的特征图进行动态卷积以获得更多感受野的信息,加强网络对特征的提取能力。在肝脏数据集上进行试验,结果表明,绝对相对差为0.135,阈值T<1.25³时,准确率为0.985,对监督数据、SKNet模型进行了消融实验,证明了半稠密重建、SKNet模型以及加权半稠密深度图的有效性。     

融合词汇特征的生成式摘要模型

生成过程中利用词汇特征(包含n-gram和词性信息)识别更多重点词汇内容,进一步提高摘要生成质量,提出了一种基于sequence-to-sequence(Seq2Seq)结构和attention机制的、融合了词汇特征的生成式摘要算法。算法的输入层将词性向量与词向量合并后作为编码器层的输入,编码器层由双向LSTM组成,上下文向量由编码器的输出和卷积神经网络提取的词汇特征向量构成。模型中的卷积神经网络层控制词汇信息,双向LSTM控制句子信息,解码器层使用单向LSTM为上下文向量解码并生成摘要。实验结果显示,在公开数据集和自采数据集上,融合词汇特征的摘要生成模型性能优于对比模型,在公开数据集上的ROUGE-1,ROUGE-2,ROUGE-L分数分别提升了0.024,0.033,0.030。因此,摘要的生成不仅与文章的语义、主题等特征相关,也与词汇特征相关,所提出的模型在融合关键信息的生成式摘要研究中具有一定的参考价值。     

基于密集残差网络的图像隐藏方案

针对基于编-解码器网络的图像隐写方案生成的含密图像和消息图像质量不高的问题,提出了一种新的基于密集残差连接的编码器-解码器隐写方案,与现有的端到端图像隐写网络不同,本文采用密集残差连接,将浅层网络的特征输送到深层网络结构的每一层,有效的保留了特征图的细节信息,并使用通道和空间注意力模块对特征进行筛选,提高了编-解码器对图像复杂纹理区域的关注度。在LFW、PASCAL-VOC12和ImageNet数据集的实验结果表明,在保证算法安全性的前提下,所提方法能够有效提高图像质量,含密图像和载体图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)的平均值最高达到了36.2dB和0.98。     

融合边缘语义信息的单目深度估计

单目深度估计研究是许多视觉任务的基础,从图像中得到边缘清晰,细节丰富的深度图对于后续任务具有重要的作用.针对当前单目深度估计模型中不能深度融合图像语义信息以及不能较好地利用图像对象的边缘信息问题,首先构建了超像素拓扑关系图,使用图神经网络提取局部边缘信息之间的相互关系,得到以超像素为节点的拓扑关系图,其次构建了基于编解...     

基于编码器-解码器的离线手写数学公式识别

提出一种改进的编码器 解码器模型。模型采用多尺度密集卷积网络作为编码器,以提取手写数学公式图像的多分辨率特征。采用完全基于注意力机制的Transformer模型作为解码器,依据图像特征将二维手写数学公式解码为一维 LaTeX 序列。通过相对位置编码嵌入图像位置信息和LaTeX符号位置信息。实验结果表明,模型在官方CROHME 2014数据集上取得了优异的性能,相比于当前最先进的方法,其公式识别准确率提高了3.55%,字错误率降低了1.41%。     

基于CNN-Transformer的锂离子电池健康状态估计

目的 健康状态是评估锂离子电池状态的关键参数,对锂离子电池的安全使用有着十分重要的意义,为了获得准确可靠的健康状态估计结果,建立基于卷积神经网络和Transformer的锂离子电池健康状态估计方法,利用不同模型的数据挖掘特性,将健康指标的深层信息和随循环周期增加的时序信息并行提取。方法 从锂离子电池放电过程中的部分电压和温度曲线中提取3个与健康状态相关性较强的健康指标作为模型输入,利用卷积神经网络强大的特征提取能力挖掘健康指标的局部特征,利用Transformer的顺序处理能力挖掘健康指标的时序特征,将健康指标的局部特征和时序特征进行特征融合,通过卷积和全局平均池化层输出健康状态估计值。结果 本研究使用MIT数据集进行实验验证,并与卷积神经网络和长短时记忆神经网络进行对比分析,所提出的方法的均方根误差和平均绝对误差是最低的,为0.11和0.08,最小相对误差为0.61%。结论 所提出的CNN-Transformer健康状态估计采用不同模型挖掘健康指标不同的特征信息,能够充分利用锂离子电池放电数据,且具有良好的估计效果。     

基于多掩膜技术的无监督深度与光流估计方法

针对自动驾驶领域现有方法在处理动态、遮挡等复杂实际场景时存在的估计不准确问题,提出了一种以多掩膜技术为基础的无监督深度与光流估计方法,通过无监督学习从单目视频序列中提取目标深度、相机运动位姿和光流信息。根据不同外点类型设计了多种特定掩膜,以有效抑制外点对光照一致性损失函数的干扰,并在位姿估计和光流估计任务中起到剔除外点的作用。引入预训练的光流估计网络,协助深度和位姿估计网络更好地利用三维场景的几何约束,从而增强联合训练性能。最后,借助训练得到的深度和位姿信息,以及计算得到的掩膜,对光流估计网络进行了优化训练。在KITTI数据集上的实验结果表明,该策略能够显著提升模型的性能,并优于其他同类型方法。