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基于多特征重构的三维目标反演算法
1
作者 薛雅丽 周李尊 +1 位作者 王林飞 欧阳权 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2199-2207,共9页
为了解决基于深度学习的三维反演方法中存在的内存占用大、训练耗时久的问题,提出基于多特征重构的三维目标反演算法.通过特征分解提取目标的水平区域、中心深度、垂直厚度和剩余密度4类特征,实现对三维模型的压缩,降低内存占用.设计多... 为了解决基于深度学习的三维反演方法中存在的内存占用大、训练耗时久的问题,提出基于多特征重构的三维目标反演算法.通过特征分解提取目标的水平区域、中心深度、垂直厚度和剩余密度4类特征,实现对三维模型的压缩,降低内存占用.设计多特征重构反演网络(MRNet),通过不同的Decoder实现对目标4类特征的预测,利用4类特征重构三维模型,实现对三维目标的反演.在网络输入端引入梯度联合实现对目标边界信息的增强.在跨层连接处引入CA注意力机制,实现对Decoder预测功能的分化,优化反演效果.模拟实验结果显示,MRNet的局部相对准确度相对于3D U-Net提升了30%以上,达到88.91%,每轮训练时间仅为3D U-Net的1/13.将MRNet应用于Vinton盐丘地区,较准确地得到了盖岩的分布情况,验证了MRNet具备一定的泛化性. 展开更多
关键词 三维目标反演 多特征重构 注意力机制 深度学习 多任务学习
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基于注意力机制与特征重建的水下图像增强
2
作者 王燕 张金峰 +1 位作者 王丽康 范向辉 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期1006-1014,共9页
针对现有水下图像增强方法缺少对图像中关键目标物体的关注,对图像边缘细节信息的增强效果不佳等问题,提出一种基于注意力机制与特征重建的水下图像增强方法。首先,残差模块联合CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块构建超... 针对现有水下图像增强方法缺少对图像中关键目标物体的关注,对图像边缘细节信息的增强效果不佳等问题,提出一种基于注意力机制与特征重建的水下图像增强方法。首先,残差模块联合CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块构建超像素图像增强模型,提升水下图像整体质量的同时改善图像中目标物体的清晰度和可视性;然后,设计一种边缘差分模块,使模型关注图像的高频信息,增强图像中目标物体的边缘细节;最后,构建多粒度特征重建模块,重构超像素图像增强模块的隐藏层特征,还原输入图像,进一步优化模型参数。实验结果表明,相比于对比方法,本文模型在SSIM(Structural Similarity)、PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和UIQM(Underwater Image Quality Measures)三个评价指标上均有提升,具备更好的增强性能。尤其在增强水下图像关键目标物体上具有显著的效果。 展开更多
关键词 水下图像增强 超像素图像 注意力机制 边缘差分 多粒度特征重建
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软伪标签和多尺度特征融合的行人重识别 被引量：1
3
作者 陈昊 张宝华 +6 位作者 吕晓琪 谷宇 王月明 刘新 任彦 李建军 张明 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第24期224-231,共8页
传统无监督域自适应行人重识别算法,抑制伪标签噪声效果差、域间泛化能力弱。针对这些问题,提出了一种基于软伪标签和多尺度特征融合的无监督域自适应行人重识别算法。为抑制伪标签噪声,利用并行网络的预测值作为软标签,通过交叉校对方... 传统无监督域自适应行人重识别算法,抑制伪标签噪声效果差、域间泛化能力弱。针对这些问题,提出了一种基于软伪标签和多尺度特征融合的无监督域自适应行人重识别算法。为抑制伪标签噪声,利用并行网络的预测值作为软标签,通过交叉校对方式对伪标签噪声进行纠偏,为无监督域自适应任务提供更鲁棒的软伪标签。为增强域间泛化能力,利用多尺度特征重构和哈达玛积特征融合方法对深浅特征层信息进行处理,实现源域数据到目标域的风格转换,并结合实例和批量归一化网络解决残差网络域自适应性差的问题,增强网络对源域和目标域的泛化能力。实验结果表明,所提算法在Market-to-Duke和Duke-to-Market无监督域自适应任务中都取得了较好的性能,明显优于相关算法。 展开更多
关键词 光计算 软伪标签 多尺度特征重构 哈达玛积特征融合 实例和批量归一化网络 行人重识别
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基于双注意力卷积及Transformer融合的非均匀去雾算法
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作者 王科平 张自娇 +2 位作者 杨艺 费树岷 韦金阳 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期30-37,共8页
针对现有大部分去雾算法中对不同雾霾区域关注不足以及浓雾区域细节信息恢复不理想的问题,提出了一种结合卷积神经网络和Transformer模块的非均匀去雾算法。首先,为了更好地关注浓雾区域,在浅层特征提取阶段构建了并联双注意力卷积网络... 针对现有大部分去雾算法中对不同雾霾区域关注不足以及浓雾区域细节信息恢复不理想的问题,提出了一种结合卷积神经网络和Transformer模块的非均匀去雾算法。首先,为了更好地关注浓雾区域,在浅层特征提取阶段构建了并联双注意力卷积网络,分别从像素和通道的角度给图像分配不同的权重;其次,在深层特征提取中,引入了Transformer模块进行全局非均匀雾霾区域特征提取,既能有效捕捉特征之间的长距离依赖关系,又避免了普通卷积扩大感受野导致细节信息丢失的问题;最后,设计了多特征融合重建网络,能够自适应地融合浅层和深层特征,从而重构清晰图像。在公共数据集和自建非均匀雾霾数据集上进行了大量实验,结果表明,所提算法在视觉效果和客观评价指标上均优于其他对比算法。 展开更多
关键词 非均匀去雾 双注意力卷积 Transformer模块 多特征融合重建网络
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