基于RFB和超网络的跨尺度多层次真实失真图像质量评价方法

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作者 周怀博 贾惠珍 王同罕 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期47-52,共6页

为了能在真实失真图像质量领域实现高效的跨尺度学习,提出一种双分支特征提取方法。首先,利用对比学习方法自监督地提取跨尺度、跨颜色空间的图像内容感知特征;随后,采用基于扩张感受野和超网络的策略,将多层次特征信息与跨尺度信息进... 为了能在真实失真图像质量领域实现高效的跨尺度学习,提出一种双分支特征提取方法。首先,利用对比学习方法自监督地提取跨尺度、跨颜色空间的图像内容感知特征;随后,采用基于扩张感受野和超网络的策略,将多层次特征信息与跨尺度信息进行循环交互融合,以获取更贴近人类感知的图像质量特征。基于公开真实失真数据库的实验结果表明,所提算法在真实失真图像质量评价上取得了优越性能,而且,通过两个尺度的实验结果展示了该算法实现了更高效的跨尺度学习,从而为图像多尺度深度网络的应用提供了较好基础。 展开更多

关键词 图像质量评价 无参考 真实失真 跨尺度学习 多特征融合 双分支特征提取

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基于LOD-RSINet的轻量化遥感图像目标检测

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作者 李琛 丁胜 付佳俊 《计算机技术与发展》 2024年第12期165-171,共7页

为了满足遥感图像目标检测任务中轻量化和快速推理的需求,提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化遥感图像目标检测算法(A Lightweight Object Detection Network for Remote Sensing Images, LOD-RSINet)。首先,提出基于SENetv2机制构建的C... 为了满足遥感图像目标检测任务中轻量化和快速推理的需求,提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化遥感图像目标检测算法(A Lightweight Object Detection Network for Remote Sensing Images, LOD-RSINet)。首先,提出基于SENetv2机制构建的C2SE(C2f-SENetv2)模块,在略微增加模型参数量的同时让网络更有效地学习到输入数据的不同特征,提升特征表达的精细度和全局信息的整合能力;其次,设计一种轻量级跨尺度特征融合模块CCFM,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小目标的检测能力,在不影响模型检测精度的情况下降低了参数量并提高了检测速度;最后,引入了一种Shape IoU损失函数,通过关注边界框本身的形状和尺度来计算损失,从而使边界框回归更加准确。实验证明,改进后的算法在DIOR数据集上的检测精度mAP50和mAP50-95分别达到了0.867和0.668,参数量GFLOPs降低了5.61百分点,检测速度FPS提高了5.94百分点,性能表现优于其他对比方法,能够在轻量化的同时提高模型的目标检测能力。 展开更多

关键词 YOLOv8 轻量化 遥感图像目标检测 跨尺度特征融合 损失函数

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基于跨尺度特征融合与注意力机制的遥感船舶检测

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作者 汤永恒 郭璇 +2 位作者 孙水发 李昌振 张晶 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第5期29-37,共9页

针对常规目标检测算法对遥感船舶目标检测精度低且预测框不能将船舶目标紧密封装,为后续匹配计算带来极大误差等问题,提出一种跨尺度特征融合与注意力机制的遥感船舶检测算法。该算法通过HRNetV2_w40骨干网络提取高分辨率图像特征,并采... 针对常规目标检测算法对遥感船舶目标检测精度低且预测框不能将船舶目标紧密封装,为后续匹配计算带来极大误差等问题,提出一种跨尺度特征融合与注意力机制的遥感船舶检测算法。该算法通过HRNetV2_w40骨干网络提取高分辨率图像特征,并采用跨尺度融合特征金字塔模块对backbone提取的多级特征信息进行跨级融合,设计卷积注意力网络模块让网络模型在空间和通道两个维度产生注意力特征图信息以生成更加精细化特征图。同时,全新设计融合旋转角度信息的旋转目标损失函数使算法可有效检测任意方向船舶目标。实验结果表明,该算法能有效检测与识别遥感船舶目标,平均准确率达到74.8%,高于现有其他方法。此外,该算法很容易扩展到其他工业领域旋转目标检测任务中。 展开更多

关键词 深度学习 船舶检测 旋转检测 跨尺度特征融合 卷积注意力

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基于跨尺度特征融合自注意力的图像描述方法 被引量：2

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作者 王鸣展 冀俊忠 +1 位作者 贾奥哲 张晓丹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第10期191-197,共7页

近年来,基于自注意力机制的编码器-解码器框架已经成为主流的图像描述模型。然而,编码器中的自注意力只建模低尺度特征的视觉关系,忽略了高尺度视觉特征中的一些有效信息,从而影响了生成描述的质量。针对该问题,文中提出了一种基于跨尺... 近年来,基于自注意力机制的编码器-解码器框架已经成为主流的图像描述模型。然而,编码器中的自注意力只建模低尺度特征的视觉关系,忽略了高尺度视觉特征中的一些有效信息,从而影响了生成描述的质量。针对该问题,文中提出了一种基于跨尺度特征融合自注意力的图像描述方法。该方法在进行自注意力运算时,将低尺度和高尺度的视觉特征进行跨尺度融合,从视觉角度上提高自注意力关注的范围,增加有效视觉信息,减少噪声,从而学习到更准确的视觉语义关系。在MS COCO数据集上的实验结果表明,所提方法能够更精确地捕获跨尺度视觉特征间的关系,生成更准确的描述。特别地,该方法是一种通用的方法,通过与其他基于自注意力的图像描述方法相结合,能进一步提高模型性能。 展开更多

关键词 图像描述 自注意力 跨尺度特征融合

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基于匹配提取和跨尺度特征融合网络的风云四号卫星影像超分辨率重建

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作者 卢峥松 阚希 +1 位作者 李燕 陈乃源 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2023年第14期120-130,共11页

针对风云四号卫星图像近红外和短波红外波段空间分辨率远低于相应的可见光波段的问题,提出一种基于匹配提取和跨尺度特征融合网络的超分辨率方法,以高分辨率波段图像作为参考图像,辅助重建低分辨率的可见光与近红外波段。首先,使用匹配... 针对风云四号卫星图像近红外和短波红外波段空间分辨率远低于相应的可见光波段的问题,提出一种基于匹配提取和跨尺度特征融合网络的超分辨率方法,以高分辨率波段图像作为参考图像,辅助重建低分辨率的可见光与近红外波段。首先,使用匹配提取模块,利用高分辨率图像与低分辨率图像间的相似性,将高分辨率图像的细小纹理信息融合到低分辨率图像中。然后,使用跨尺度特征融合方法将仍存在亮度、颜色、结构等差异的参考图像特征图和低分辨率特征图融合。最后,结合空间-光谱总变异损失和L1损失保证重建结果的空间和光谱可信度。实验结果表明,所提方法在空间和光谱可信度方面取得了良好的结果。与Bicubic、RDN、RCAN、EDSR、Dsen2等方法相比,该方法取得了最优的质量评价指标,能有效提高风云四号卫星影像的空间分辨率。 展开更多

关键词 图像处理 风云四号 超分辨率 特征匹配提取 跨尺度特征融合

原文传递

基于跨尺度EEG特征融合的疲劳驾驶检测

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作者 祁振民 张冰涛 宋宇博 《兰州交通大学学报》 CAS 2023年第4期66-72,共7页

疲劳驾驶是交通事故及其所导致死亡的主要原因之一。传统基于生理信号的疲劳驾驶检测方法往往使用单一尺度,使得部分有价值信息丢失。为此,提出了一种基于跨时空尺度脑电(electroencephalogram,EEG)特征融合的疲劳驾驶检测方法。基于可... 疲劳驾驶是交通事故及其所导致死亡的主要原因之一。传统基于生理信号的疲劳驾驶检测方法往往使用单一尺度,使得部分有价值信息丢失。为此,提出了一种基于跨时空尺度脑电(electroencephalogram,EEG)特征融合的疲劳驾驶检测方法。基于可视图理论映射时序EEG信号到空间网络,以实现时空EEG转化;分别提取时域和空域EEG特征,发掘不同时空EEG特征对疲劳驾驶检测的潜力,设计基于特征权重系数的时空EEG特征融合方法,进而实现疲劳驾驶检测。实验结果表明:该方法可以有效地实现疲劳驾驶检测,最高检测准确率能够达到95.15%。 展开更多

关键词 疲劳驾驶检测 脑电 跨尺度特征融合 权重系数

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抽样切分卷积实现跨尺度特征融合及内镜图像去模糊

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作者 严靖易 李小霞 +2 位作者 秦佳敏 文黎明 周颖玥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第4期1233-1238,共6页

针对内镜图像去模糊过程中语义信息难以提取和细节纹理重建困难的问题,设计了一种新的抽样切分卷积,并将其应用于跨尺度特征融合过程中:通过等间隔抽样将大尺度特征无损切分成小尺度特征块,再与小尺度特征进行卷积融合。过程中大尺度特... 针对内镜图像去模糊过程中语义信息难以提取和细节纹理重建困难的问题,设计了一种新的抽样切分卷积,并将其应用于跨尺度特征融合过程中:通过等间隔抽样将大尺度特征无损切分成小尺度特征块,再与小尺度特征进行卷积融合。过程中大尺度特征的所有值都参与了特征融合,避免了细节信息的丢失;未对小尺度特征进行插值,避免了语义信息的模糊。为进一步实现特征互补,设计了特征交互融合模块,先用语义特征激活细节特征,再将两者融合。针对内镜图像亮通道、中间通道和暗通道的特征差异性设计了梯度重建和频域重建损失函数,提升了重建图像的锐度。在EAD和Kvasir-SEG数据集上,该算法的PSNR分别达到32.88 dB和33.01 dB,SSIM分别达到0.972和0.973。实验结果表明,该算法的性能优于主流去模糊算法,视觉上重建图像的纹理更清晰,且未产生伪影。 展开更多

关键词 内镜图像重建 抽样切分卷积 去模糊 跨尺度特征融合 损失函数

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基于Swin Transformer的YOLOv5安全帽佩戴检测方法 被引量：12

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作者 郑楚伟 林辉 《计算机测量与控制》 2023年第3期15-21,共7页

针对目前施工现场的安全帽检测方法存在遮挡目标检测难度大、误检漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv5的安全帽检测方法;首先,使用K-means++聚类算法重新设计匹配安全帽数据集的先验锚框尺寸;其次,使用Swin Transformer作为YOLOv5的骨干... 针对目前施工现场的安全帽检测方法存在遮挡目标检测难度大、误检漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv5的安全帽检测方法;首先,使用K-means++聚类算法重新设计匹配安全帽数据集的先验锚框尺寸;其次,使用Swin Transformer作为YOLOv5的骨干网络来提取特征,基于可移位窗口的Multi-head自注意力机制能建模不同空间位置特征之间的依赖关系,有效地捕获全局上下文信息,具有更好的特征提取能力;再次,提出C3-Ghost模块,基于Ghost Bottleneck对YOLOv5的C3模块进行改进,旨在通过低成本的操作生成更多有价值的冗余特征图,有效减少模型参数和计算复杂度;最后,基于双向特征金字塔网络跨尺度特征融合的结构优势提出新型跨尺度特征融合模块,更好地适应不同尺度的目标检测任务;实验结果表明,与原始YOLOv5相比,改进的YOLOv5在安全帽检测任务上的mAP@.5:.95指标提升了2.3%,检测速度达到每秒35.2帧,满足复杂施工场景下安全帽佩戴检测的准确率和实时性要求。 展开更多

关键词 安全帽佩戴检测 YOLOv5 Swin Transformer GHOST 新型跨尺度特征融合 K-means++

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基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法

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作者 江志鹏 王自全 +4 位作者 张永生 于英 程彬彬 赵龙海 张梦唯 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期91-101,共11页

针对无人机视频流检测中小目标数量多、因图像传输质量较低而导致的上下文语义信息不充分、传统算法融合特征推理速度慢、数据集类别样本不均衡导致的训练效果差等问题,提出一种基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法... 针对无人机视频流检测中小目标数量多、因图像传输质量较低而导致的上下文语义信息不充分、传统算法融合特征推理速度慢、数据集类别样本不均衡导致的训练效果差等问题,提出一种基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法。在模型结构方面,该算法设计了跨尺度特征融合模块以增大感受野,提升小目标检测能力,并采用针对object_query的挤压-激励模块提升关键目标的响应值,减少重要目标的漏检与错检率;在数据处理方面,使用了在线困难样本挖掘技术,改善数据集中类别样本分布不均的问题。在UAVDT数据集上进行了实验,实验结果表明,改进后的算法相较于基线算法在平均检测精度上提升了1.5%,在小目标检测精度上提升了0.8%,并在保持参数量较少增长的情况下,维持了原有的检测速度。 展开更多

关键词 Deformable DETR 目标检测 跨尺度特征融合模块 object query挤压-激励 在线难样本挖掘

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结合跨尺度特征融合与瓶颈注意力模块的轻量型红外小目标检测网络 被引量：4

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作者 林再平 李博扬 +6 位作者 李淼 王龙光 吴天昊 罗伊杭 肖超 李若敬 安玮 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1102-1112,共11页

提出一种结合跨尺度特征融合与瓶颈注意力模块的轻量型单帧红外小目标检测网络。该网络在不引入额外神经元的前提下,直接在编码层和解码层之间进行高频多尺度特征交互,从而维持小目标在网络深层的响应幅值,实现小目标浅层空间结构特征... 提出一种结合跨尺度特征融合与瓶颈注意力模块的轻量型单帧红外小目标检测网络。该网络在不引入额外神经元的前提下,直接在编码层和解码层之间进行高频多尺度特征交互,从而维持小目标在网络深层的响应幅值,实现小目标浅层空间结构特征与深层高级语义特征之间的交互融合。同时,该网络在编码器瓶颈处级联轻量型混合注意力模块,进一步增强目标特征在网络深层的响应幅值。实验结果表明,该网络能有效抑制复杂背景杂波,并以较低参数量实现红外小目标检测。 展开更多

关键词 红外小目标检测 轻量型算法 跨尺度融合 瓶颈注意力模块

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基于改进YOLOv5s算法的行人检测方法

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作者 陈斌 陈丽 《智能物联技术》 2023年第3期34-40,共7页

针对目前行人检测方法存在小目标检测难度大、漏检率高的问题,本文提出了一种改进YOLOv5s算法的行人检测方法。首先,增加一个小目标检测头,来增强模型对小目标的检测能力,根据自建数据集通过K-means聚类算法得到新的先验锚框尺寸;其次,... 针对目前行人检测方法存在小目标检测难度大、漏检率高的问题,本文提出了一种改进YOLOv5s算法的行人检测方法。首先,增加一个小目标检测头,来增强模型对小目标的检测能力,根据自建数据集通过K-means聚类算法得到新的先验锚框尺寸;其次,将CA嵌入到YOLOv5s颈部网络的浅层位置和引入新型跨尺度特征融合模块加权特征融合来增强特征提取能力;最后,基于Ghost Bottleneck对YOLOv5s的C3模块进行改进,旨在通过低成本操作生成更多有价值冗余特征图,有效减少模型参数。实验结果表明,与原始YOLOv5s相比,改进的YOLOv5s算法在行人检测任务上的准确率P提高了3.3%,召回率R提高了2.9%,mAP_0.5:0.95提高了2.6%,且减少了12.7%参数量,整体性能有显著提升。 展开更多

关键词 行人检测 YOLOv5s CA 新型跨尺度特征融合 GHOST

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动态特征优化机制下的跨尺度红外行人检测 被引量：5

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作者 郝帅 何田 +2 位作者 马旭 杨磊 孙思雅 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第19期2390-2403,共14页

针对红外行人图像中待检测目标存在多尺度及部分遮挡导致传统算法难以准确检测的问题,提出一种动态特征优化机制下的跨尺度红外行人检测算法。为解决复杂环境中行人目标特征难以有效表达进而造成目标检测精度低的问题,提出一种动态特征... 针对红外行人图像中待检测目标存在多尺度及部分遮挡导致传统算法难以准确检测的问题,提出一种动态特征优化机制下的跨尺度红外行人检测算法。为解决复杂环境中行人目标特征难以有效表达进而造成目标检测精度低的问题,提出一种动态特征优化机制,通过设计亮度感知模块及EG-Chimp优化模型在增强输入图像局部对比度的同时抑制背景信息;搭建了CSPDarkNet特征提取网络,并在其基础上构建CSFF-BiFPN特征金字塔结构以及跨尺度特征融合模块,以提高检测网络对多尺度及部分遮挡行人目标的检测精度;为进一步精确定位行人目标,引入CIOU损失函数加速网络收敛,从而提升检测性能。选取9种经典检测算法在KAIST数据集上进行对比测试,实验结果表明,本文算法能够对复杂环境中的多尺度及部分遮挡红外行人目标进行准确检测,检测精度可达90.7%,验证了所提出检测网络的优势。 展开更多

关键词 红外行人检测 跨尺度 动态特征优化 亮度感知 特征融合

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