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...     

基于语义分割的车辆行驶车道定位方法

提出一种基于语义分割的车辆行驶车道定位方法. 首先采用“编码器-解码器”网络架构实现多车道语义分割,通过最大池化计算的池化索引来进行非线性上采样,消除上采样的学习需要;然后结合目标检测YOLO v2算法,判断行驶车辆所属车道的位置,从而进行车道定位. 利用卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院公布的数据集(KITTI)中城市道路(UM)的数据制作训练和测试数据库,并将其公开发布. 该算法可以实现端到端训练,网络结构简单、速度快、内存需求低,每帧图像的执行速度在60ms以内.     

基于双编码路径融合和双向ConvLSTM的神经元图像分割

目标分割是神经元图像分析中必不可少的步骤之一，分割的准确性会直接影响到神经元图像分析和重建的质量。在面对结构边界模糊、存在弱噪声或弱纤维信号的神经元图像时，已有的分割方法依然存在误差较大、识别信号不准等问题。为了解决这些问题，基于神经元的特征，本文提出一种基于双编码路径融合和双向ConvLSTM的深度学习网络(DFC-Net)用于神经元图像分割。首先，网络在编码器阶段采用双编码路径提取特征，其中第一路编码路径采用基于空洞卷积的密集连接网络作为固定特征提取器，第二路编码器采用深度残差网络作为特征提取网络；接着，使用密集连接ASPP网络作为桥梁连接编码器和解码器；最后，在跳跃连接中使用双向ConvLSTM结合编码器和解码器，在解码器阶段引入融合网络以融合2个编码器提取的特征，从而增强空间信息的传播。多组对比实验结果显示，本文提出的网络有效地提高了电子显微镜神经元图像的分割精度，在ISBI-2012和SNEMI3D数据集上的Sen、Dice分别达到0.952 7、0.958 9和0.941 6、0.912 7,平均准确率相比于其他U-Net变体网络提高2.93%。     

基于改进YOLOv5s的道路场景多任务感知算法

针对单一任务模型不能同时满足自动驾驶多样化感知任务的问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的快速端到端道路多任务感知方法。首先，在YOLOv5s网络输出端设计两个语义分割解码器，能够同时完成交通目标检测、车道线和可行驶区域检测任务。其次，引入Rep VGG block改进YOLOv5s算法中的C3结构，借助结构重参数化策略提升模型速度和精度。为了提升网络对于小目标的检测能力，引入位置注意力机制对编码器的特征融合网络进行改进；最后基于大型公开道路场景数据集BDD100K进行实验验证该算法在同类型算法的优越性。实验结果表明，算法车辆平均检测精度为78.3%，车道线交并比为27.2%，可行驶区域平均交并比为92.3%，检测速度为8.03FPS，与同类型算法YOLOP、Hybrid Nets对比，该算法综合性能最佳。     

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.     

融合多层语义特征的测井电成像空白条带填充深度神经网络方法

针对常规的编码器-解码器网络模型和U-Net网络模型进行复杂岩性(如砂砾岩)测井电成像空白条带充填时效果较差的问题,提出一种融合多层语义特征的深度神经网络方法。在编码部分,通过带有空洞卷积的骨干网络和空洞空间特征提取模块得到图像的高层语义特征,进行上采样后,与骨干网络提取的低层语义特征融合,最后经过多层上采样解码,得到输出图像。在砂砾岩电成像图像的实际处理中,本文模型的图像填充连续性更好,砾岩颗粒边缘的清晰度和准确性得到有效提升,为电成像图像的后续处理提供了准确的图像信息。     

融合边缘检测的 3D 点云语义分割方法研究

针对点云分割中分割目标不明确,边缘不清晰,全局特征与边缘特征未能有效融合等问题,提出 了一种融合边缘检测的 3D 点云语义分割算法。 首先,通过 3D 点云语义分割网络对点云数据进行初步提取 区域内的全局语义特征;然后,采用引入了注意力机制的语义边缘检测网络,能够更好地对点云数据中的物 体进行特征提取增强,抑制非边缘信息的产生,得到了具有丰富的语义信息的边缘特征;最后,通过融合模块 将属于同一物体的语义特征融合起来进行分割细化处理,使得分割目标更精确;此外,使用了双重语义损失 函数,使网络产生具有更好边界的语义分割结果。 通过搭建实验平台和使用 S3DIS 标准数据集进行测试,改 进后的算法在数据集上的平均交互比为 70. 21%,在精度上较 KPConv 语义分割算法有所提高。 实验结果表 明:该算法能够有效改善物体边界分割不清晰、边缘信息模糊等问题,总体分割性能良好。     

基于彩色-深度图像和深度学习的场景语义分割网络

近年来,深度卷积神经网络应用于图像语义分割领域并取得了巨大成功。提出了一个基于RGB-D(彩色-深度)图像的场景语义分割网络;该网络通过融合多级RGB网络特征图和深度图网络特征图,有效提高了卷积神经网络语义分割的准确率。同时,利用带孔的卷积核设计了具有捷径恒等连接的空间金字塔结构来提取高层次特征的多尺度信息。在SUN RGB-D数据集上的测试结果显示,与其他state-of-the-art的语义分割网络结构相比,所提出的场景语义分割网络性能突出。     

基于RGB-D图像和深度学习的场景语义分割网络

近年来,深度卷积神经网络应用于图像语义分割领域并取得了巨大成功。本文提出了一个基于RGB-D(彩色-深度) 图像的场景语义分割网络。该网络通过融合多级RGB网络特征图和深度图网络特征图,有效提高了卷积神经网络语义分割的准确率。同时,本文利用带孔的卷积核设计了具有捷径恒等连接的空间金字塔结构来提取高层次特征的多尺度信息。在SUN RGB-D数据集上的测试结果显示,与其它state-of-the-art的语义分割网络结构相比,本文所提出的场景语义分割网络性能突出。     

一种基于深度学习的实时视频图像背景替换方法

针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果.     

一种轻量化非结构化道路语义分割神经网络

非结构化道路由于没有明显车道线且道路特征多、地域差异大，现有的结构化道路分割方法无法满足非结构化道路分割在实际应用中的实时性与准确性要求．为了解决上述难点，本文基于DeepLabv3+网络提出一种G-lite-DeepLabv3+网络结构，使用Mobilenetv2网络替换解码器中的Xception特征提取网络，并通过在Mobilenetv2网络与空洞空间金字塔池化模块中使用分组卷积替换普通卷积，且有选择地取舍批规范层来减少参数量，在不影响精度的同时提升分割效率．同时针对非结构化道路在图像里分布位置相对较固定的特点，引入注意力机制对高级语义特征进行处理，提升网络对有用特征的敏感度与准确性．选用与我国非结构化道路路况相似的印度道路驾驶IDD进行训练，并与其他经典语义分割网络进行实验对比，结果表明，相比于其他网络，本文提出的G-lite-DeepLabv3+准确率与实时性均表现较好、误分割与边缘清晰度均好于对照网络；与经典算法进行对比，平均交并比mIoU提升1.3%，平均像素精度提升6.2%，帧率提升22.1%.     

基于Half-UNet的乳腺肿块分割方法

乳腺癌是常见的高发病率肿瘤疾病,乳腺肿块分割是乳腺肿瘤分析的重要步骤.为了在保证乳腺肿瘤分割精度的同时提高分割效率,提出了一种基于Half-UNet的乳腺X线摄片图像分割方法 .该方法保留了U-Net中分而治之的部分,简化了特征融合的方式.固定U-Net编码器各步骤的特征图通道数以减少网络复杂度的同时有利于解码器的特征融合,并对编码器中的卷积操作增加了he＿normal和L2正则化,提升网络性能且缓解网络的过拟合现象.对U-Net解码器的网络结构进行简化,减少网络模型的参数量和训练时间.在DDSM数据集上的实验结果表明：Half-UNet在获得与U-Net、UNet3+模型相近的分割精度的情况下,训练时间相对于U-Net和UNet3+缩短了41.66%和83.33%,显著提升了分割效率.     

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.     

特征增强U形网络的图像语义分割

复杂场景语义分割任务是对场景图像逐像素进行分类并标记.图像中目标种类多,尺度多样的特点给分割任务增加了难度,提出了特征增强U形卷积神经网络(feature enhanced U shape networks,FEUNet)是一种改进的编码器加解码器的结构,编码阶段引入局部特征增强模块(local feature enhanced,LFE)提取局部感知特征来改善非显著目标的分割效果;考虑到神经网络深层和浅层之间特征表达的差异,在解码阶段利用全局池化方法(global pooling)设计全局特征增强模块(global feature enhanced,GFE),实现选择性地从深层特征图提取上下文信息作为对浅层特征图的指导,改善深层和浅层特征图的融合,保证同类像素预测的一致性.采用CamVid和Cityscapes数据集进行试验,模型mIOU测评值分别达到64.5％和73.2％,对比其他主流语义分割算法,该方法在分割性能和模型体积上具有一定竞争力.     

基于深度网络分级特征图的图像超分辨率重建

从低分辨率图像中提取特征图恢复高分辨率图像中的高频信息是超分辨率重建的一个关键问题,针对该问题提出一个新的基于卷积神经网络的超分辨率重建算法.网络结构由卷积层与子像素卷积组成,特征提取网络中卷积层提取低分辨率图像的特征,重建网络中子像素卷积神经网络作为上采样算子.针对不能充分利用多级特征图的问题,采用跳跃连接和特征图联结在特征提取网络末端跨通道融合特征图,同时降低特征图的维度.并在此基础上再次提取特征图应用于重建.实验结果表明,算法在PSNR、SSIM和人类视觉效果上与其他基于深度学习的算法相比有着显著的提高.     

基于改进U-Net的零件缺陷分割标注

提出一种以U-Net为基础，依据零件缺陷的特点对网络进行一系列改进的模型，以提升网络对零件缺陷的分割精度.首先在U-Net结构中的编码阶段，使用改进的残差网络Res2Net提高该阶段的特征提取能力；然后在网络编码器与解码器的中间部位增加空洞卷积，在不改变特征图尺寸的情况下增加感受野，降低误检率与漏检率；最后在U-Net的输出阶段与Mini U-Net进行结合，对原本的输出结果进行二次补丁，提高对微小缺陷的检测精度.实验结果表明，对MVTec数据集进行分割的F1-Score分数达到87.21%，时间为0.017 s，达到了良好的检测效果.     

基于残差密集块与注意力机制的图像去雾网络

基于卷积神经网络的单幅图像去雾算法虽然取得了一定进展,但仍然存在去雾不完全和伪影等问题.基于这一现状,提出了一种以编码器-解码器结构为基本框架,融合注意力机制与残差密集块的单幅图像去雾网络.首先,利用网络中的编码器、特征恢复模块和解码器三个部分直接对去雾后的图像进行预测;然后,在网络中引入本文所设计的带有注意力机制的残差密集块,提升网络的特征提取能力;最后,基于注意力机制提出自适应跳跃连接模块,增强网络对去雾图像细节的恢复能力.实验结果表明,与现有去雾方法相比,提出的去雾网络在合成有雾图像数据集和真实有雾图像上均取得了较为理想的去雾效果.     

基于实例分割和自适应透视变换算法的多车道线检测

为了解决传统的车道线检测算法对光照变化、阴影遮挡等环境干扰较为敏感而导致鲁棒性不足的问题,提出了一种基于实例分割和自适应透视变换算法的多车道线检测方法.该算法首先通过设计的多分支实例分割网络实现多车道线分割,该多分支实例分割网络包括车道线语义分割分支和车道线Id分支;再应用自适应透视变换模型获得鸟瞰图视角下的实例分割后的车道线像素点集合;最后利用最小二乘法二阶多项式完成车道线像素点的拟合.基于Culane车道线数据集进行训练及验证,验证表明,每帧图片检测用时约28 ms,车道线检测准确率达91.4%.将车道线检测模型集成到实车ROS平台进行测试,测试表明,所提算法能够实现各类复杂交通场景下的多车道线实时检测.     

基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法

为提高车道线检测算法的准确性与稳定性, 提出一种基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法。融合运用Hough 变换与边缘分布函数技术得到车道线的直线特征点; 运用双向窗口特征提取技术获得所有车道线特征点, 包括直线部分与弯曲部分。获得直线与双曲线相结合的车道线模型: 在近视场, 应用直线车道线模型能获得较好的鲁棒性; 在远视场, 使用双曲线模型可有效检测出车道线的弯曲部分。实验结果表明, 相较于已有的车道线检测算法, 该方法可有效提高多种场景下车道线检测的准确性和稳定性。