基于改进DCGAN轮胎缺陷图像生成方法

针对深度卷积生成对抗网络的数据扩充方法存在生成图像质量差、模型框架不稳定、模型收敛速度慢等问题，提出一种改进DCGAN轮胎缺陷图像生成模型。将残差网络和注意力机制嵌入到DCGAN模型中，提升模型特征的提取能力；同时摒弃DCGAN损失函数JS散度，使用带有梯度惩罚项的Wasserstein距离，提高模型训练的稳定性。实验结果表明，使用给定模型生成的轮胎缺陷图像质量优于使用DCGAN，WGAN，CGAN与SAGAN所生成图像，其平均FID值可以达到116.28，最小FID值可以达到84.94。所提出的模型可以稳定生成质量更好的轮胎缺陷图像，为轮胎缺陷样本数据集的扩充提供了一种有效途径，有助于有效解决深度学习在缺陷检测领域发展所面临的小样本问题。     

基于3D注意力的MobileNet图像分类算法改进

针对MobileNetV2网络在图像分类任务中特征表达不足的问题，提出一种结合注意力机制对MobileNet网络的改进策略。利用一种新颖的高效且无参的注意力模块，同时结合I-block模块来替换MobileNet网络中的倒残差模块，采用RReLU激活函数替代原ReLU激活函数保留更多特征，结合inception结构进行多尺度特征提取与融合，使其可以提供更强的多尺度特征表达并服务于图像分类任务，使用数据扩增技术，生成更多样本。与6种方法进行对比，实验结果表明，采用3D注意力机制的网络在数据集CIFAR-10、CIFAR-100上以最少的网络参数分别取得94.09%和75.35%的最高精度，表明该改进方法可以有效地进行快速图像分类。     

基于注意力机制的混合CNN-BiLSTM低轨卫星信道预测算法

针对低轨道卫星信道质量变化迅速、信道参数“过时”的问题, 提出了一种基于注意力机制的卷积神经和双向长短时记忆神经网络(attention-convolutional neural network and bi-directional long-short term memory neural network, AT-CNN-BiLSTM)融合的信道预测方法。该方法由信号预处理、网络训练和信号预测3部分组成。首先在高斯白噪声条件下模拟室外卫星信号, 得到卫星信号的训练集和测试集; 然后将训练集输入构建的训练网络进行特征提取; 最后将测试数据输入网络进行预测分析。仿真结果表明, 在与其他4种人工智能方法的对比中, 所提出的混合神经网络能够在较快的收敛速度下达到较高的准确率(91.8%), 有效地缓解了低轨道卫星信道参数“过时”的现状, 对提升卫星通信质量和节省卫星信道资源有良好的改善作用。     

基于改进ConvNeXt的COVID-19胸部图像分类

针对新型冠状病毒感染胸部 X-ray 图像分类任务数据集样本过少,现有的两阶段分类器和三阶段分类器模型对高纬度的图像特征提取效果差,模型训练慢等问题,提出一种基于 ConvNeXt 卷积神经网络改进的分类任务算法 ConvNeXt-AT。 ConvNeXt-AT 分类模型首先通过在 ConvNeXt Block 层添加混合域注意力机制 CBAM 来提高图像特征提取能力,不仅考虑了通道间的信息交互能力还考虑到了空间域上像素间的联系,得到 ConvNeXt-AT 模型;然后针对 X-ray 图片常见的泊松噪声使用全变差正则化方法对数据集进行降噪处理;最后在 COVID-19 公开的大型数据集共 21165 张图片进行对比实验。 实验结果表明,在训练数据集充分的情况下,改进的 ConvNeXt-AT 模型相较于常用分类模型 ResNet-50、MobileNet、EfficientNet 以及原 ConvNeXt-T 在准确率上分别提升了 2%、2. 7%、2. 1%、1. 9%。 最后通过 Grad-CAM 显示类激活图的图像可视化方法证明改进方法是可行的,模型具有很好的鲁棒性。     

融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测

计算机辅助检测工具可以帮助医生减少在临床检查中漏检误检的情况，从而提高诊断准确度，同时减轻医生的劳动强度。针对超声胃肠镜检查中黏膜下肿瘤的定位与分类问题，提出了一种融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测算法(MFSA-YOLOv7t)。首先，移除小目标预测头，在保证精度下使网络轻量化；然后，基于浅层特征提出多尺度特征融合模块，提取肿瘤细节信息；其次，改进上采样结构，在保留上层信息的同时增强感受野；最后，引入子空间位置注意力模块，捕获肿瘤的位置和边界特征，进一步提升黏膜下肿瘤的检测性能。实验表明，MFSA-YOLOv7t在平均精度均值、敏感度以及准确度上分别达到97.32%，96.99%和96.24%，相比YOLOv7-tiny算法检测性能有较大的提升，分别提高了2.39%，2.75%和2.59%。MFSA-YOLOv7t为医生在临床检查中的辅助诊断提供更加可靠的肿瘤类型参考，同时为黏膜下肿瘤的检测提供了一个新的思路和研究方向。     

基于STA-YOLOv5的水利建造人员安全帽佩戴检测算法

在大型水利建造工程现场，存在高空坠物、塔吊转动、墙体坍塌等问题，对于建造人员人身安全造成巨大威胁，佩戴安全帽是保护建造人员的有效措施，作为工程作业中的安全管理，对建造人员进行安全帽佩戴的精确检测很有必要。针对现有安全帽检测算法在大型水利建造场景下对小且密集的安全帽目标存在漏检、检测精度较低等问题，提出一种基于STA-YOLOv5的安全帽佩戴检测算法，该算法将Swin Transformer和注意力机制引入到YOLOv5算法中，提高模型对安全帽的识别能力。实验结果表明，STA-YOLOv5算法具有更精确检测结果，识别准确率达到91.6%，较原有的YOLOv5算法有明显提升。     

基于ME-ANet模型的糖尿病视网膜病变分级

糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy，DR)是一种致盲率很高的眼科疾病。不同病变等级的视网膜图像之间差异小且病灶点分布无规律。针对现有深度模型对DR中的相似病灶点识别率低，严重影响模型分类精度的问题，本研究以深度学习为基础，构建新的模型架构进行训练，提出一种集成MobileNetV2和EfficientNetB0深度模型的注意力网络：ME-ANet。模型集成分为头部和主干两部分，将深度模型的浅层部分融合构成网络的头部，训练时采用迁移学习的策略对网络模型参数进行初始化，减少训练中的过拟合问题。主干部分利用上述两种模型的核心结构，设计3个阶段集成模块进行特征提取。同时设计全局注意力机制(Global Attention Mechanism，GAM)并分别嵌入到3个阶段的集成模块中。模型的改进加速了网络的收敛速度，该网络模型实现了对图像浅层信息的特征融合提取，减少了微病灶特征信息在训练过程中的卷积丢失问题，模型的分类精度进一步得到改善。通过模型集成构建特征提取主干网络，提高了模型对低级特征信息的学习，注意力机制抑制非病变特征信息，强化典型病灶特征学习，从而实现细粒度分类，进一步提升了模型的分类性能。     

融合序列语法知识的卷积-自注意力生成式摘要方法

针对基于编码-解码的生成式摘要模型不能充分提取语法知识导致摘要出现不符合语法规则的问题，循环神经网络易遗忘历史信息且训练时无法并行计算导致处理长文本时生成的摘要主旨不显著以及编码速度慢的问题，提出了一种融合序列语法知识的卷积-自注意力生成式摘要方法.该方法对文本构建短语结构树，将语法知识序列化并嵌入到编码器中，使编码时能充分利用语法信息；使用卷积-自注意力模型替换循环神经网络进行编码，更好学习文本的全局和局部信息.在CNN/Daily Mail语料上进行实验，结果表明提出的方法优于当前先进方法，生成的摘要更符合语法规则、主旨更显著且模型的编码速度更快.      

基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络

为解决复杂的室外图像进行去雾，依然会有雾气残留，甚至出现颜色失真和纹理丢失问题，提出一种基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络，利用稠密残差块对有雾图像进行特征提取和融合，用带通道像素注意力机制的修复模块对特征图进行颜色和纹理上的修复。实验结果表明：该方法在客观评价指标和主观视觉质量上都有明显提升，有效避免了去雾过程中的颜色失真、纹理丢失和雾气残留问题。     

基于CBAM-ResNet50的民国纸币图像检索系统

利用残差网络（ResNet）50，结合卷积块注意力模块（CBAM）机制，提出了一种基于CBAM-ResNet50的民国纸币图像检索技术，提升了对相似纸币的检索能力.设计并实现了基于Windows和Ubuntu系统环境下的民国纸币图像检索系统，并搭建了基于Flask的Web应用服务.所提取的民国纸币图像特征具有更强的辨识度，大幅提高了检索速度，在图形处理器（GPU）上可达毫秒级.使用缩略图搜索民国纸币图片，对相似度排名第1的图像的检索准确率可以达76.3%，相似度排名前6的图像检索准确率可以达92.5%.