基于多尺度与混合注意力机制的苹果目标检测

自然环境下,苹果采摘机器人进行采摘任务时易受到环境因素的影响,导致其视觉系统的检测性能降低,出现误检和漏检的情况.针对此问题,在YOLOv3的基础上,提出了一种基于多尺度与混合注意力机制的目标检测模型PM-YOLOv3.首先,改进YOLOv3的特征提取网络,减少网络残差模块的数量,引入多尺度卷积,构建新的特征提取网络;...     

嵌入特征预提取和注意力机制的SAR图像目标检测

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别技术广泛应用于道路、船舶等检测任务中,但合成孔径雷达图像易受散斑噪声干扰,直接将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)应用在SAR数据集上难以高效准确地提取有效特征.针对以上问题,提出了一种嵌入特征预提取和注意力机制的SAR图像目标识别算法(Convolutional Automatic Encoder-Convolutional Neural Network-Channel and Spatial Atten-tion Mechanism,CAE-CNN-CSAM),即利用优化的Lee滤波算法降低SAR图像斑点噪声,通过编解码技术对SAR图像进行特征预提取,而后在卷积神经网络中引入注意力机制,提高算法对通道和空间特征的表达能力.在公开的Statoil/C-CORE数据集上,该算法对目标的识别准确率达到了94％,相比于目标识别准确率约为88％的CNN等基准模型具有更高的目标识别性能.     

基于卷积神经网络和混合注意力机制的书标检测算法

为实现图书馆中机器人智能排架,提出一种基于卷积神经网络和混合注意力机制的书标检测模型。将DenseNet121引入YOLOv4以提高特征和梯度之间的传递效率,利用SPDC模块实现局部和全局特征融合,进而通过通道和空间混合注意力提高模型的特征表征能力。实验结果表明,模型的平均准确率、整体性能、参数量和模型大小均优于对比方法,且易于部署到嵌入式设备中实现在线检测,从而提高图书乱架治理的智能化水平。     

基于注意力机制的水下目标检测算法

针对传统水下目标检测算法识别精度低的问题,提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法(feature refinement and attention mechanism network,FRANet).该算法采用特征融合模块和特征增强模块相结合的方式,使用卷积神经网络提取目标的多尺度特征.同时引入一种由锚框精化模块、空...     

基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法

针对小目标物体检测精度差的问题,同时不以牺牲速度为代价,本文提出了一种基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法。算法首先由卷积神经网络生成多尺度的特征图,然后采用多级特征融合的方法,将浅层和深层特征图的语义信息相结合,提高特征图的表达能力,接着引入全局注意力模块,对特征图上下文信息进行建模,并捕获通道之间的依赖关系来选择性地增强重要的通道特征。此外,在多任务损失函数的基础上增加一项额外的惩罚项来平衡正负样本。最后经过分类回归、迭代训练和过滤重复边框得到最终检测模型。对所提算法在PASCAL VOC数据集上进行了训练和测试,结果表明该算法能有效地提升小目标物体检测效果,并较好地平衡了检测精度与速度之间的关系。     

基于注意力机制的CNN-LSTM模型的航迹预测

基于数学模型或统计模型的传统航迹预测方法存在一定的局限性，无法满足现代航空领域对于高效、准确、实时的航迹预测需求。针对此问题，提出基于注意力机制的CNN-LSTM模型的实时航迹预测方法。该模型首先使用一维卷积对航迹数据的多维度特征进行提取，从而减少输入特征的数量。其次利用获取的多维度时序数据作为LSTM的输入，通过LSTM提取上下文的信息。最后使用注意力机制为LSTM中不同时序节点的输出赋予权重，达到聚焦关键航迹信息的作用。经过实验验证：本文的模型与LSTM模型和CNN-LSTM模型相比，预测出的路径更接近真实航迹；文中的模型比LSTM模型的平均预测误差降低了29.7%，比CNN-LSTM模型降低了25.4%。综上所述，文中方法可以显著提高航迹预测的精度。     

基于多头注意力门控卷积网络的特定目标情感分析

在特定目标情感分析中,现有的循环神经网络模型存在训练时间长且获取目标相关信息困难的问题。针对该问题,利用注意力机制,提出一种带有位置嵌入的多头注意力门控卷积网络(PE-MAGCN)。首先,模型使用多头注意力层获取目标词与上下文词之间的信息,并额外加入文本和目标词的相对位置嵌入信息,然后采用带有门控机制的卷积神经网络提取与目标词有关的情感特征,最后通过Softmax分类器来识别情感极性倾向。使用SemEval 2014数据集与目前主要用于目标情感识别的模型进行实验对比,结果表明本模型的准确率和F1值较高,可以较好地完成特定目标情感分析任务。     

基于注意力机制的红外小目标检测方法

针对红外小目标占用像素较少、背景相似性强、网络容易受到背景杂波信息干扰的问题,提出了一种基于注意力机制的红外小目标检测方法。利用注意力机制模块抑制背景杂波,增强小目标特征,并使用红外小目标检测模块实现检测任务;为了增强网络鲁棒性,通过高斯噪声与原图通道堆叠输入的数据增强方式提升网络抗杂波干扰的能力。实验表明,提出的方法在MDvsFA数据集中的性能超过了目前最新的对比算法。     

基于注意力机制的加密流量识别

随着人们网络安全意识的提高,加密流量呈爆炸式增长,流量加密在保护用户隐私的同时,也为安全检测带来了新的挑战。针对传统基于机器学习的流量识别方法存在需要手动设计分类特征、分类准确率不高等问题,提出一种基于卷积神经网络与自注意力机制(Convolutional Neural Network and Self Attention, CSA)的加密流量分类方法,依据网络流量的层次结构特性,采用卷积神经网络提取数据包内字节流的空间特征、自注意力机制提取数据包之间的时序特征。在公开数据集ISCX VPN-NonVPN上的实验结果表明,CSA模型的分类准确率达到了95.0%,相较基准深度模型,准确率和F1值皆有明显的提升。     

基于多通道卷积注意力机制的精神状态识别方法

为了获取老年人的精神状态从而更全面地了解老年人的身体状况,提出了基于多通道卷积注意力机制的精神状态识别方法。首先,对多种生理信号进行数据预处理,将不同采样频率的传感器数据进行重采样操作,保证数据长度一致。其次,根据输入信号的结构特征以及信号的长度设计对应卷积模块,使用4个不同大小的一维卷积核同时对信号进行特征提取,以增强模型的特征提取能力。再次,将卷积结果进行拼接,对拼接结果进行最大池化操作增加模型的感受野,在提取局部特征信号的同时实现信号间的长距离特征表达。最后,实验结果表明,总体分类准确率为99.75%,所提方法优于对比方法。     

基于自注意力的SSD图像目标检测算法

基于深度学习的方法,运用单次多框检测器(SSD)目标检测框架和自注意力机制,针对施工人员佩戴安全帽数据集进行神经网络训练.通过调整原始SSD目标检测框架中的参数,并向SSD目标检测框架中添加自注意力模块来计算特征图中像素点之间相互影响,以提高算法对目标检测的关注度,扩大卷积神经网络的感受野,从而提高目标检测的准确率.实验结果表明:改进算法在应对小目标检测以及目标之间的遮挡方面有很好的适应性,同时与其他检测算法相比,检测成功率有明显提高.     

基于点云图卷积神经网络的3D目标检测

随着激光雷达传感器的快速发展,目标检测算法从传统的2D检测快速转向3D检测。然而,激光雷达产生的点云是不规则和非结构化的数据,传统的卷积神经网络无法对其进行处理。基于此提出了一种新颖的图卷积神经网络,能够更好地利用数据的几何关系和拓扑结构直接从点云中学习特征以进行3D目标检测。首先将原始激光雷达点云数据进行下采样,再进行固定半径邻域图的构建,随后设计了一个新型的图卷积神经网络对点云进行编码来预测图中每个顶点所属对象的类别和形状。为提升检测准确度,网络中加入了一种校准机制来减少特征在不同维度变化时引入的平移误差,此外还引入了注意力机制,以使用权重来进一步强化输出的顶点特征。在 KITTI 数据集上进行实验,实验结果表明,此方法能够有效对3D目标进行检测。对比其他多种检测算法,此方法在检测准确度上具有一定的优势。     

基于注意力机制和尺度均衡金字塔网络的目标检测

在目标检测领域中,基于预先是否对预测框与标注框进行关联,可分为anchor based与anchor free两种方法.Anchor based多应用于早期目标检测方法中,能够提升检测准确率,但过程复杂且计算量较大,因此会增加模型训练时间与推理速度,从而导致应用效率大大降低.而基于anchor free的方法去除了关于anchor的冗余计算,提升模型推理速度,但同时也牺牲了一定的准确率.结合二者的优点并基于anchor free方式对FCOS检测器做出改进,使得模型拥有anchor based方法的准确率和anchor free方法的推理速度.主要从以下两个方面进行研究：1)以anchor free方法为基础,如何使骨干网络有效提取特征.2)以anchor free方法为基础,在检测器中嵌入特征金字塔网络.从上述两方面,提出了一种基于注意力机制和尺度均衡金字塔网络的目标检测模型.在COCO数据集上,无论是属于anchor based方法的YOLOv3,Faster RCNN,还是属于anchor free方法的Foveabox, FSAF,FCOS,在所提方法的加成下都获得了更高的准确...     

基于注意力机制及卷积神经网络的肺部图像分类

新冠肺炎在全球范围内的突然爆发,使医疗工作者进入了紧张的工作状态.面临此次突发的危机争件,病毒检测速度较慢,检测手段单一等问题也迅速暁露出来,为此,提出了一种基于注意力机制的轻量级卷积神经网络方法,以进行高效肺部图像分类,从而缓解医疗工作压力.提出模型采用MobileNet为基本网络,并融合注意力机制.实验表明,提出网...     

基于注意力机制结合CNN-BiLSTM模型的电子病历文本分类

为了解决中文电子病历文本分类的高维稀疏性、算法模型收敛速度较慢、分类效果不佳等问题,提出了一种基于注意力机制结合CNN-BiLSTM模型的病历文本分类模型。该模型首先使用word2vec工具进行词向量表示,利用多层卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)结构提取病历文本的局部特征,通过拼接操作丰富局部特征表示,再利用双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)提取上下文的语义关联信息,获取句子级别的高层特征表达。最后通过Attention机制进行特征加权,降低噪声特征的影响,并输入softmax层进行分类。在多组对比实验的实验结果表明,该模型取得了97.85%的F₁,有效地提升了文本分类的效果。     

具有全局特征的空间注意力机制

为了获得卷积神经网络特征图中不同特征点之间的长距离依赖关系,使卷积神经网络更好地区分前景目标和背景信息,提出了一种具有全局特征的空间注意力机制。通过通道融合层将多通道的原始特征图组合成单通道的特征融合图,消除了通道间信息分布对获取空间注意力权重的影响;将特征融合图经过全局特征获取处理,获得能够反映特征融合图中某特征点与特征融合图中所有点之间相关性的全局特征图;全局特征图与初始值为0的可学习变量相乘,并且在通道域复制自身,扩展为原始特征图大小,将扩展后的全局特征图与原始特征图对应元素相加,获得具有注意力机制的特征图。在不同卷积神经网络中加入具有全局特征的空间注意力机制进行实验,结果表明:在脑电波二分类任务中,所提注意力机制的分类准确率最高提升了0.839%;在CIFAR-10数据集多分类任务中,所提注意力机制的分类准确率最高提升了0.484%;在夜间车辆单类别检测中,在交并比阈值大于0.5的平均精度评判标准下,所提注意力机制最高提升了3.860%,在交并比阈值大于0.75的平均精度评判标准下,所提注意力机制最高提升了11.726%;在voc2007数据集多类别检测中,在交并比阈值大于0....     

基于多尺度特征融合与注意力机制的人群计数算法

针对特征提取过程中缺乏对人群区域的针对性,不同大小人头目标不能同时检测以及特征融合时多尺度特征信息丢失问题,提出多尺度注意力模块,增强特征对高密度人群区域的关注。采用多尺度空洞卷积,结合提出的多通道特征融合模块,提取更完善的多尺度特征,提高对不同尺寸人头计数能力;利用密度图回归模块,融合多尺度特征,减少了多尺度信息的损耗。实验结果表明,本算法的计数结果更精确稳定。     

基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型

为更准确地预测内河船舶交通流,提出基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型。该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征,GRU单元学习数据中的时序特征,并通过引入注意力机制加强重要特征的学习,实现对超长序列的学习。此外,通过分析内河上下游航道交通流间的关联性,提取长江中下游6个航段的船舶AIS数据,构造多航段船舶交通流序列数据集,并将其输入本文模型中进行训练及测试。结果表明：相比序列预测模型中的SAE、LSTM、GRU、CNN+GRU和GRU+Attention,本文模型在针对不同交通流参数的预测中均具有更高的预测精度,交通流量、交通流密度和交通流速度的预测精度分别达到95.42%、97.33%、94.99%,可更好地满足工程应用需求。     

基于多尺度和注意力机制的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型在不同工况下自适应性差的问题,提出了一种多尺度注意力卷积神经网络(MSACNN)模型.首先,将一维时间序列转化为二维图像作为模型的输入,在特征提取过程中,利用多尺度卷积结构拓宽网络的宽度并实现不同维度敏感特征的提取;然后,通过注意力机制对数据不同维度的特征赋予不同的权重,使模型...