基于多尺度全卷积与CRF的路面裂缝检测算法

针对已有路面裂缝检测算法对细小特征提取不够完善,并且未考虑到全局信息的问题,提出一种具有全局信息的多尺度全卷积神经网络路面裂缝检测算法.该算法融合了3个具有不同空洞卷积率的单尺度空洞卷积,构成多尺度空洞卷积,在不丢失分辨率的情况下扩展感知范围,减少参数计算量.利用反卷积层融合深层信息与浅层信息来扩充图像细节.最后将网络...     

基于DRA-UNet模型的超声图像分割方法

针对普通卷积运算无法关注重点区域、编码器无法有效提取全局上下文信息、简单的跳跃连接无法捕获显著特征,以及易导致分割图像分辨率降低、重要细节丢失、小物体信息无法被准确捕获等问题,提出基于膨胀率注意力机制的UNet(DRA-UNet)模型,并发展了基于此模型的超声图像分割方法．在UNet模型的基础上,引入膨胀率注意门和多尺度卷积(ConvMulti)模块．膨胀率注意门模块利用空洞卷积能得到更大的感受野,将编码器语义位置的局部区域像素联合到上采样区域,可以实现更加高效的跳跃连接．ConvMulti模块用来获取更加详细的高层特征信息,使编码器功能更强大．实验结果表明：本模型可以有效抑制图像噪声,大幅提高特征的表达能力,具有很强的鲁棒性,相比六种经典分割方法,所提出方法在交并比、F1分数和精度指标下分别达到72.25%,83.89%和97.47%.     

基于多尺度复合卷积和图像分割融合的车道线检测算法

在车道线检测任务中，由于车道线的特点和获取更大范围感受野的需求，空洞卷积被广泛使用.然而，为了获取大范围信息，空洞卷积会造成卷积点附近信息的丢失.针对以上问题，提出了一种基于多尺度复合卷积和图像分割融合的车道线检测算法.首先将不同尺寸的空洞卷积、全卷积和标准卷积结合以弥补空洞卷积造成的信息丢失；然后通过语义分割和实例分割融合的图像分割融合模块来增强实例分割网络对全局特征的关注；最后，设计一个加权交叉熵损失函数对网络进行训练和优化.实验结果表明，算法在CULane数据集中的整体F1measure取得74.9%，整体性能优于比较算法，在多种挑战性环境中均有所提升.     

多尺度特征融合的图像语义分割

针对多尺度下的目标分割问题,提出了一种多尺度特征融合的图像语义分割方法.该方法改进了空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,采用6种不同采样率空洞卷积并行架构增强了对输入图像信息的提取,该模块可以获取多尺度的卷积特征,从而进一步增强图像分割能力.通过在PASCAL VOC 2012数据集上进行训练和验证,达到了82.0%的平均像素准确率和71.9%的平均交并比.实验结果表明:通过改进空间维度上的ASPP模块,该方法可以达到良好的图像语义分割效果.     

基于U-Net多尺度和多维度特征融合的皮肤病变分割方法

针对皮肤病变区域尺度不同和形状不规则,传统U-Net网络方法缺乏从不同尺度分析目标的鲁棒性,并在提取图像高层语义特征时丢失部分空间上下文信息而影响后续分割精度等问题,提出一种基于U-Net多尺度和多维度特征融合的医学图像分割方法.首先,用空洞卷积融合不同尺度的空间上下文信息;其次,用通道上下文信息融合模块提取特征图各通...     

结合拆分注意力特征融合的病理图像分割网络

针对卷积神经网络在执行病理图像分割任务时,特征提取单一导致分割性能较差的问题,提出了一种结 合拆分注意力跨通道特征融合的病理图像分割网络。首先以UNet为基本结构,设计了空洞拆分注意力模 块来提取并融合病理图像上细节特征,以增强通道间的特征交互能力,提高分割精度。其次,设计了深 度残差可分离幻影模块,在解码特征融合阶段有效获取足够丰富的特征图。最后在公开数据集DSB2018、 MoNuSeg上实验,其灵敏度分别为90.13%、89.23%,准确率分别为92.89%、92.51%。为进一步验证算 法有效性,将来自合作单位的病理图像自制成数据集ColonCancer,其灵敏度和准确率分别为90.15%、 89.94%。实验结果表明,该方法相较于UNet、ResUNet、GhostUNet、TransUNet等算法有效提升了病理 图像分割性能,并对实现不同组织病理图像的分割任务具有一定参考价值和意义。     

无人驾驶车辆基于语义分割方法障碍物检测

障碍物检测是无人驾驶车辆环境感知重要的组成部分,语义分割技术能够对障碍物进行像素级检测。为满足无人车系统的实时性要求和对障碍物检测精度要求,提出了一种轻量级语义分割模型。该模型构建了特征提取块,通过跳跃层结构将底层级特征与高层级特征相融合,用于提取更加细化的图像特征信息。运用深度可分离卷积代替标准卷积操作,减少了模型参数量和计算量。利用不同膨胀率的膨胀卷积以获取多尺度目标信息,在上采样时融合不同尺度的特征信息,使得语义信息更加丰富。试验结果表明:提出的轻量级语义分割模型在Cityscapes数据集和ApolloScape数据集上取得了较好的障碍物检测结果,同时也满足无人车的实时性要求。     

基于多尺度特征提取的图像语义分割

指出了基于深度学习的图像语义分割中,如何充分利用图像上下文信息以达到更好的分割效果,是当前图像语义分割研究的关键问题.为解决这一问题,提出了一种基于多尺度特征提取的图像语义分割方法,通过构建深层卷积神经网络,并利用不同尺度图像作为网络的输入来提取不同尺度图像的特征,最后经过特征融合得到了分割图.在公开数据集Stanford background dataset 8类数据集上进行训练和验证,实验结果达到了84.33%的准确率.实验表明:通过提取和融合多尺度特征,可以达到更好的图像语义分割效果.     

MDF-ANet:低光照环境下的无人驾驶视觉融合分割方法

为解决低光照条件下已有图像分割模型性能降低的问题,提出了一个基于RGB和深度图特征融合网络的MDF-ANet图像分割方法.为了对原始数据进行充分的特征学习,采用两路特征提取网络分别提取RGB和深度图特征;设计了一个特征融合模块,分别将两路特征提取网络对应尺度下的输出特征图通过融合模块进行融合,并作为RGB网络下一层的输入,通过不受光照条件影响的深度图来辅助RGB的特征提取;将各个尺度输出的特征图输入多尺度上采样融合模块,进行不同感受野间的信息互补,再上采样至原始输入图像大小,得到分割图像.在Cityscapes及其转化后的低光照图像上进行了一系列实验,在其验证集上取得了62.44%的均交并比（mean intersection over union,mIOU）,相比只使用RGB输入的模型,性能提高了9.1%,达到了在低光照条件下提高图像分割性能的目的.      

融合注意力空洞卷积和Transformer的矿石图像分割

在金矿研磨过程中,矿石粒度大小对后期黄金冶炼起着至关重要的作用,是一个不可忽略的关键参数。为解决图像分割中多数矿石表面不规则、棱角多,粘连等问题,通过结合注意力与多尺度空洞卷积的Vit Transformer模型研究了矿石图像分割。首先使用ResNet34作为下采样主干,增强对金矿石的特征提取能力;其次采用Transformer模块解决长距离依赖问题,融合复合通道注意力空洞模块提升网络对金矿石边缘特征的提取能力,提高了网络的抗干扰能力并扩大感受野。实验结果表明：本文算法准确率达到95.84%,Dice系数达到94.69%,交并比(IoU)达到90.39%,错误率低至7.83%。与其他算法对比,本文方法精度、Dice系数、IoU更高,可以较好地完成矿石图像分割任务。