一种多深度特征连接的红外弱小目标检测方法 被引量：1

1

作者 王维佳 熊文卓 +3 位作者 朱圣杰 宋策 孙翯 宋玉龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期175-183,共9页

针对红外弱小目标像元数量少、图像背景复杂、检测精度低且耗时较长的问题,文中提出了一种多深度特征连接的红外弱小目标检测模型(MFCNet)。首先,提出了多深度交叉连接主干形式以增加不同层间的特征传递,增强特征提取能力;其次,设计了... 针对红外弱小目标像元数量少、图像背景复杂、检测精度低且耗时较长的问题,文中提出了一种多深度特征连接的红外弱小目标检测模型(MFCNet)。首先,提出了多深度交叉连接主干形式以增加不同层间的特征传递,增强特征提取能力;其次,设计了注意力引导的金字塔结构对深层特征进行目标增强,分离背景与目标;提出非对称融合解码结构加强解码中纹理信息与位置信息保留;最后,引入点回归损失得到中心坐标。所提网络模型在SIRST公开数据集与自建长波红外弱小目标数据集上进行训练并测试,实验结果表明,与现有数据驱动和模型驱动算法相比,所提算法在复杂场景下具有更高的检测精度及更快的速度,模型的平均精度相比次优模型提升了5.41%,检测速度达到100.8 FPS。 展开更多

关键词 红外弱小目标 深度学习 目标检测 特征连接 注意力机制

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基于注意力机制的渐进式图像复制粘贴篡改检测

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作者 刘亮 何雯晶 张磊 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期113-120,共8页

针对图像复制粘贴篡改检测深度学习方法中特征提取阶段信息丢失问题,本文提出基于注意力机制的渐进式图像复制粘贴篡改检测模型.该模型在特征提取阶段不同于先下采样得到强语义信息,再上采样恢复高分辨率恢复位置信息的常见结构,而是整... 针对图像复制粘贴篡改检测深度学习方法中特征提取阶段信息丢失问题,本文提出基于注意力机制的渐进式图像复制粘贴篡改检测模型.该模型在特征提取阶段不同于先下采样得到强语义信息,再上采样恢复高分辨率恢复位置信息的常见结构,而是整个过程保持并行多分辨率,不同分辨率分支之间信息交互,同时达到强语义信息和精准位置信息的目的 .特征提取的关键是:首先给出不同分辨率特征图;然后结合空间与通道的注意力机制由低到高渐进式进行特征连接,生成对应分辨率下的子掩码;同时,在图像级检测中,特征按分辨率由高到低逐渐连接丰富信息;最后引入焦点损失来降低类别不平衡对模型带来的影响,对不同分辨率下的掩码进行同等权重监督.实验结果表明,论文提出的检测方法在公开数据集像素级与图像级的检测结果中优于现有方法,验证了注意力机制和渐进式特征连接的有效性. 展开更多

关键词 复制粘贴 篡改检测 注意力机制 特征连接

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改进SSD特征融合的目标检测算法研究 被引量：1

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作者 葛海波 李强 +1 位作者 周婷 黄朝锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期193-201,共9页

针对目标检测在复杂环境下存在漏检和误检问题,提出一种在SSD(single shot multibox detector)算法中引入RFB(receptive field block)模块的方法,采用将Conv4_3、FC7、Conv8_2三个浅特征层进行特征连接的融合策略来检测小物体。加入空... 针对目标检测在复杂环境下存在漏检和误检问题,提出一种在SSD(single shot multibox detector)算法中引入RFB(receptive field block)模块的方法,采用将Conv4_3、FC7、Conv8_2三个浅特征层进行特征连接的融合策略来检测小物体。加入空洞卷积层提高感受并获取更多目标尺度信息,利用网络结构连接浅层特征。在后三个深特征层Conv9_2、Conv10_2、Conv11_2中使用反卷积模块进行特征融合,生成新的Conv9_2和新的Conv10_2,使用RFB模块减少参数计算来检测物体。经过NMS(non-maximum suppression)处理进行目标检测的分类与回归。在PASCAL VOC2007、CSV和COCO2017数据集上的实验结果表明,该算法的检测精度得到了提升,其mAP相比DSSD(deconvolutional SSD)提升6.6个百分点,比SSD提升12.1个百分点,检测速度为49.1 FPS,同时对复杂环境具有良好的鲁棒性以及实时检测能力。 展开更多

关键词 目标检测 SSD 特征连接 特征融合

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基于域自适应的红外图像去噪算法 被引量：1

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作者 尹忠勋 刘松 佟新鑫 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期449-456,共8页

在红外图像去噪任务中,由于真实的红外噪声图像难以大量获取,而使深度学习算法高度依赖于人工合成噪声,无法很好地去除真实的红外噪声。本文提出一种基于域自适应的红外图像去噪算法,包括一个图像转换模块和两个图像去噪模块。首先利用... 在红外图像去噪任务中,由于真实的红外噪声图像难以大量获取,而使深度学习算法高度依赖于人工合成噪声,无法很好地去除真实的红外噪声。本文提出一种基于域自适应的红外图像去噪算法,包括一个图像转换模块和两个图像去噪模块。首先利用图像转换模块将合成红外噪声图像和真实红外噪声图像相互转换,然后将转换后的图像和原图像作为去噪模块的训练数据,采用一致性损失函数使两个图像去噪模块产生一致的结果,最后将训练后的去噪网络框架用于红外图像去噪任务。实验表明,本文提出的算法与BM3D、DnCNN和ADNet算法相比在合成红外噪声数据集上有更高的指标数值和更好的视觉效果,在真实红外噪声数据集上有同样优秀的去噪效果。证明了该算法具有良好的泛化能力,能够在真实噪声下恢复清晰的红外图像。 展开更多

关键词 红外图像去噪 域自适应 CNN 多尺度 特征连接

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判别性信息增强的行人再识别

5

作者 周炉 谢明鸿 +1 位作者 李华锋 谭婷婷 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第7期1477-1483,共7页

在行人再识别中,由相机风格及视角变化造成的行人外观差异严重影响了模型的性能.为缓解该现象,提出一种判别性信息增强的行人再识别方法.该方法由辅助子网络、主干子网络以及时空信息嵌入三部分构成.首先,在辅助子网络中实现不同视角行... 在行人再识别中,由相机风格及视角变化造成的行人外观差异严重影响了模型的性能.为缓解该现象,提出一种判别性信息增强的行人再识别方法.该方法由辅助子网络、主干子网络以及时空信息嵌入三部分构成.首先,在辅助子网络中实现不同视角行人图像的风格转换以减少风格差异对性能的影响.为增强特征的判别性,将原图特征和迁移图像特征进行拼接.此外,在主干子网络中通过局部特征迫使主干子网络在关注全局特征的同时,能更多利用局部具有鉴别性的信息.最后,引入行人的时空信息来缓解难样本对识别性能造成的影响.通过实验证明所提算法性能优于大部分主流方法,消融实验也验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 行人再识别 深度学习 摄像头风格学习 时空信息 特征连接

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液压集成块三维参数化设计研究 被引量：3

6

作者 叶冰 陈鹰 《工程设计学报》 CSCD 2001年第2期88-92,共5页

采用特征对象化的设计思想 ,研究液压集成块的三维参数化设计方法 .在分析特征间关系模型的基础上 ,采用面向对象的设计方法 ,提出了对象化特征连接的概念 ,建立了液压集成块 CAD环节中特征设计的关系模型 .研究结果有助于提高复杂产品... 采用特征对象化的设计思想 ,研究液压集成块的三维参数化设计方法 .在分析特征间关系模型的基础上 ,采用面向对象的设计方法 ,提出了对象化特征连接的概念 ,建立了液压集成块 CAD环节中特征设计的关系模型 .研究结果有助于提高复杂产品的计算机辅助设计的效率和智能化程度 . 展开更多

关键词 液压集成块 对象化特征连接 三维参数化 设计 液压系统 特征对象化 CAD 特征造型系统

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液压集成块3维参数化设计研究与应用 被引量：3

7

作者 叶冰 陈鹰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第16期1364-1367,共4页

采用特征对象化的设计思想 ,在特征造型和 3维实体几何造型的基础上 ,研究液压集成块的 3维参数化设计方法。在分析特征间关系模型的基础上 ,采用面向对象的设计方法 ,提出了对象化特征连接的概念 ,建立了液压集成块 CAD环节中特征设计... 采用特征对象化的设计思想 ,在特征造型和 3维实体几何造型的基础上 ,研究液压集成块的 3维参数化设计方法。在分析特征间关系模型的基础上 ,采用面向对象的设计方法 ,提出了对象化特征连接的概念 ,建立了液压集成块 CAD环节中特征设计的关系模型。 展开更多

关键词 3维参数化设计 液压集成块 对象化特征连接 CAD

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基于特征连接模型和引导滤波的图像增强

8

作者 石锦辉 《电子质量》 2019年第5期40-43,共4页

图像增强在许多领域起着重要的作用。该文利用了特征连接模型的编码特性和引导滤波的保边平滑特性进行图像增强处理,在不放大噪声的情况下得到了较好的图像增强效果。

关键词 图像增强 特征连接模型 引导滤波 赋时矩阵

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一种基于等高线的地形特征线提取方法 被引量：22

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作者 张尧 樊红 李玉娥 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期574-580,共7页

地形特征包括地形特征点和特征线,是进行地貌分析与处理的基本对象,也是地貌结构化综合的重要内容。提出并实现了一种新的等高线特征提取方法。该方法通过对等高线进行凹凸段划分,获得等高线特征段(包括凹段和凸段,分别对应山谷和山脊)... 地形特征包括地形特征点和特征线,是进行地貌分析与处理的基本对象,也是地貌结构化综合的重要内容。提出并实现了一种新的等高线特征提取方法。该方法通过对等高线进行凹凸段划分,获得等高线特征段(包括凹段和凸段,分别对应山谷和山脊),利用最大角作为约束条件,利用特征段的边作为约束边对所有特征段构建约束型Delaunay三角网。然后,获取特征段CDT的骨架线作为局部特征段的地形特征线树,并将每棵地形特征线树的叶节点作为相应特征段上的特征点。最后,利用特征段及其CDT对特征点进行匹配,完成地形特征线的追踪,生成地形特征线。 展开更多

关键词 特征段 约束型Delaunay三角网 特征点提取 地形特征线连接

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一种改进的基于SSD模型的多尺度人脸检测算法 被引量：4

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作者 方帅 李永毅 +2 位作者 刘晓欣 高尚 范迪 《信息技术与信息化》 2019年第2期39-42,共4页

目前基于单一卷积神经网络(SSD)的人脸检测模型在解决不同尺度的人脸检测问题时,存在小尺度人脸检测准确率不高的问题。为此,本文提出一种改进的基于SSD模型的多尺度人脸检测方法。该方法采用特征密集连接策略,加强基础网络中不同卷积... 目前基于单一卷积神经网络(SSD)的人脸检测模型在解决不同尺度的人脸检测问题时,存在小尺度人脸检测准确率不高的问题。为此,本文提出一种改进的基于SSD模型的多尺度人脸检测方法。该方法采用特征密集连接策略,加强基础网络中不同卷积层之间的信息流动性,从而提升基础网络的特征描述能力;并通过在浅层特征中引入上下文信息,提高小尺度人脸的检测准确性。在WIDER FACE数据集上进行实验,结果表明,本文方法可较好的检测出多尺度人脸。 展开更多

关键词 多尺度人脸检测 特征密集连接策略 上下文信息 特征融合 SSD模型

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一种改进的交通标志检测方法 被引量：1

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作者 黄尚安 董超俊 +1 位作者 林庚华 甄俊杰 《现代计算机》 2019年第6期64-67,共4页

对于无人驾驶的车辆来说,首先要实现的就是交通标志的检测和识别,侧重于研究交通标志的检测,并提出一种改进的交通标志检测方法。所提方法的目标即是想改进YOLO模型对小物体例如交通标志的检测性能。该方法的核心是利用卷积神经网络结... 对于无人驾驶的车辆来说,首先要实现的就是交通标志的检测和识别,侧重于研究交通标志的检测,并提出一种改进的交通标志检测方法。所提方法的目标即是想改进YOLO模型对小物体例如交通标志的检测性能。该方法的核心是利用卷积神经网络结构中高层和低层之间的特征转移连接。在公共数据集MASTIF上面的实验结果表明,所提方法有如下优点:所提出的改进模型确实能够提高对交通标志的检测性能,并获得92.36%的准确率,比之原算法有更好的效果。 展开更多

关键词 交通标志检测 YOLO模型 特征转移连接

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用分子连接性指数法表征渣油

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作者 郑柯文 高金森 徐春明 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第12期1702-1707,共6页

通过对多种渣油及其SCFE窄馏分平均分子的分子连接性指数与物理化学特性关系的研究发现 ,分子连接性指数可以较好地表征同一种渣油的SCFE窄馏分的物理化学特性 ,但对不同种渣油的SCFE窄馏分差异巨大 .加入H/C比对其进行修正 ,得到修正... 通过对多种渣油及其SCFE窄馏分平均分子的分子连接性指数与物理化学特性关系的研究发现 ,分子连接性指数可以较好地表征同一种渣油的SCFE窄馏分的物理化学特性 ,但对不同种渣油的SCFE窄馏分差异巨大 .加入H/C比对其进行修正 ,得到修正后的分子连接性指数KM 可以很好地预测不同渣油各种物理化学特性 ,实现分子连接性指数法渣油特征化 ,这也为分子连接性指数法在煤。 展开更多

关键词 渣油特征化分子连接性指数氢碳原子比SCFE窄馏分物理化学特性

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