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Semantic segmentation via pixel-to-center similarity calculation

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2024年第1期9卷 87-100页

作者： Dongyue Wu Zilin Guo Aoyan Li Changqian Yu Nong Sang changxin gao National Key Laboratory of Science and Technology on Multispectral Information Processing School of Artificial Intelligence and AutomationHuazhong University of Science and TechnologyWuhanChina Meituan Inc. BeijingChina

Since the fully convolutional network has achieved great success in semantic segmentation,lots of works have been proposed to extract discriminative pixel ***,the authors observe that existing methods still suffer from two typical challenges:(i)The intra-class feature variation between different scenes may be large,leading to the difficulty in maintaining the consistency between same-class pixels from different scenes;(ii)The inter-class feature distinction in the same scene could be small,resulting in the limited performance to distinguish different classes in each *** authors first rethink se-mantic segmentation from a perspective of similarity between pixels and class *** weight vector of the segmentation head represents its corresponding semantic class in the whole dataset,which can be regarded as the embedding of the class ***,the pixel-wise classification amounts to computing similarity in the final feature space between pixels and the class *** this novel view,the authors propose a Class Center Similarity(CCS)layer to address the above-mentioned challenges by generating adaptive class centers conditioned on each scenes and supervising the similarities between class *** CCS layer utilises the Adaptive Class Center Module to generate class centers conditioned on each scene,which adapt the large intra-class variation between different *** designed Class Distance Loss(CD Loss)is introduced to control both inter-class and intra-class distances based on the predicted center-to-center and pixel-to-center ***,the CCS layer outputs the processed pixel-to-center similarity as the segmentation *** experiments demonstrate that our model performs favourably against the state-of-the-art methods.

关键词： computer vision deep neural networks image segmentation scene understanding

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基于深度学习的单图像三维人体重建研究综述

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 98-122页

作者：刘乐元孙见弛高韵琪高常鑫陈靓影华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079 华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074

对近年来基于深度学习的单图像三维人体重建的研究现状和发展趋势进行了总结.首先,从模型表示和计算方法两个方面梳理了当前主要的单图像三维人体重建算法.在模型表示上详细介绍了四种常见表示方式及它们之间的相互转化关系,包括深度图... 详细信息

对近年来基于深度学习的单图像三维人体重建的研究现状和发展趋势进行了总结.首先,从模型表示和计算方法两个方面梳理了当前主要的单图像三维人体重建算法.在模型表示上详细介绍了四种常见表示方式及它们之间的相互转化关系,包括深度图像与点云表示、参数化人体模型表示、体素及语义体素表示及隐式曲面函数表示.在计算方法上深入描述了基于上述四种表示方式所提出的算法,并分析了其优缺点;接着,介绍了单图像三维人体重建常用的公共数据集和客观评价指标;然后,在公共数据集上从客观指标和可视化两个角度对当前先进方法进行了评价和对比;最后,在实验结果的基础上总结了当前方法存在的问题和挑战,并展望了单图像三维人体重建未来潜在的研究方向.

关键词：三维着衣人体重建单图像三维重建深度学习点云体素参数化模型隐式曲面函数混合模型

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深度学习实时语义分割综述

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中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1119-1145页

作者：高常鑫徐正泽吴东岳余昌黔桑农华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 类脑智能系统湖北省重点实验室武汉430074 北京三快科技有限公司(美团) 北京100102

语义分割是计算机视觉领域的一项像素级别的感知任务,目的是为图像中的每个像素分配相应类别标签,具有广泛应用。许多语义分割网络结构复杂,计算量和参数量较大,在对高分辨率图像进行像素层次的理解时具有较大的延迟,这极大限制了其在... 详细信息

语义分割是计算机视觉领域的一项像素级别的感知任务,目的是为图像中的每个像素分配相应类别标签,具有广泛应用。许多语义分割网络结构复杂,计算量和参数量较大,在对高分辨率图像进行像素层次的理解时具有较大的延迟,这极大限制了其在资源受限环境下的应用,如自动驾驶、辅助医疗和移动设备等。因此,实时推理的语义分割网络得到了广泛关注。本文对深度学习中实时语义分割算法进行了全面论述和分析。1)介绍了语义分割和实时语义分割任务的基本概念、应用场景和面临问题;2)详细介绍了实时语义分割算法中常用的技术和设计,包括模型压缩技术、高效卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模块和高效Transformer模块;3)全面整理和归纳了现阶段的实时语义分割算法,包括单分支网络、双分支网络、多分支网络、U型网络和神经架构搜索网络5种类别的实时语义分割方法,涵盖基于CNN、基于Transformer和基于混合框架的分割网络,并分析了各类实时语义分割算法的特点和局限性;4)提供了完整的实时语义分割评价体系,包括相关数据集和评价指标、现有方法性能汇总以及领域主流方法的同设备比较,为后续研究者提供统一的比较标准;5)给出结论并分析了实时语义分割领域仍存在的挑战,对实时语义分割领域未来可能的研究方向提出了相应见解。本文提及的算法、数据集和评估指标已汇总至https://***/xzz777/Awesome-Real-time-Semantic-Segmentation,以便后续研究者使用。

关键词：实时语义分割模型轻量化高效模块设计计算机视觉深度学习

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Shallow sub-lakes are essential for sustaining the successful wintering of waterbirds in Poyang Lake,China

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Avian Research 2024年第2期15卷 219-228页

作者： Mengjie Lu Zhen Zhang Peng Chen changxin Xu Bin gao Luzhang Ruan School of Life Sciences Nanchang UniversityNanchang330031China Jiangxi Province Key Laboratory of Watershed Ecosystem Change and Biodiversity Center for Watershed EcologyInstitute of Life Science and School of Life SciencesNanchang UniversityNanchang330031China

For migratory waterbirds,the quality of wintering habitat is related to spring migration and successful breeding in the next *** availability of food resources in the habitat is critical and varies within water *** the water-level fluctuations in Poyang Lake have been extremely variable interannually in recent years,the wintering waterbird populations have remained relatively ***,the mechanism of maintaining the stability is worth *** study aimed to compare the distribution of vegetation and herbivorous wa-terbirds in 2015-2016 and 2016-2017,focusing on three shallow sub-lakes and one main lake *** results showed that the emergence of tubers and the growth of Carex *** a continuous food supply and habitat for wintering waterbirds with a gradual decline in the water *** sub-lakes supported almost all of the tuber-eating waterbirds(1.42-1.62×10^(5))and most geese(1.34-1.53×10^(6)).However,the main lake area,covered with Persicaria hydropiper,did not provide adequate and accessible *** resulted in almost no distribution of tuber-eating waterbirds,with only a few geese congregating in early *** results demonstrated that the shallow sub-lakes under human control provided a different environment from the main lake and are key to sustaining the successful wintering of hundreds of thousands of migratory waterbirds in Poyang ***,we recommend refining the anthropogenic management of the shallow sub-lakes to regulate the water level to ensure the carrying capacity of Poyang Lake.

关键词： Anthropogenic management Carrying capacity Seasonal lake Water level Wintering habitat

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Online Unsupervised Learning Classification of Pedestrian and Vehicle for Video Surveillance

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Chinese Journal of Electronics 2017年第1期26卷 145-151页

作者： HE Yi SANG Nong gao changxin HAN Jun School of Automation Huazhong University of Science and Technology Air Force Early Warning Academy

This paper presents an online unsupervised learning classification of pedestrians and vehicles for video surveillance. Different from traditional methods depending on offline training, our method adopts the online label strategy based on temporal and morphological features,which saves time and labor to a large extent. It extract the moving objects with their features from the original *** online filtering procedure is adopted to label the moving objects according to certain threshold of speed and area feature. The labeled objects are sent into a SVM classifier to generate the pedestrian & vehicle classifier. Experimental results illustrate that our unsupervised learning algorithm is adapted to polymorphism of the pedestrians and diversity of the vehicles with high classification accuracy.

关键词： Online learning Unsupervised Objects classification Video surveillance

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Chronological Video Synopsis via Events Rearrangement Optimization

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Chinese Journal of Electronics 2018年第2期27卷 399-404页

作者： HE Yi HAN Jun SANG Nong QU Zhiguo gao changxin Huazhong University of Science and Technology Air Force Early Warning Academy

Video synopsis aims at retrieving interested events and reducing human labor on browsing long surveillance video. Traditional video synopsis methods based on energy function minimization is high computational and time consuming. Besides, the unchronological tubes shifting strategy may cause chaotic temporality and uncomfortable collisions. We propose a spatiotemporal events rearrangement optimization algorithm,which formulates the events rearrangement problem as iteration judgment on trajectory correlation and events compactability to generate the output synopsis video. An events subsection modification strategy has been presented to solve the spatial incompleteness of certain single event caused by imperfect object tracking. The experimental results have shown that the output synopsis video reserves the chronological order and avoids collisions of events.

关键词： Video synopsis Events rearrangement Events subsection modification

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基于深度神经网络的图像风格化方法综述

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模式识别与人工智能 2022年第4期35卷 333-347页

作者：涂鹏琦高常鑫桑农华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074

图像风格化旨在通过风格化模型,将一幅图像在保持语义内容不变的同时从一种风格转换到另一种风格.鉴于深度神经网络强大的特征提取和表达能力,学者们先后提出各种基于深度神经网络的图像风格化方法.文中根据风格的定义方式,将基于深度... 详细信息

图像风格化旨在通过风格化模型,将一幅图像在保持语义内容不变的同时从一种风格转换到另一种风格.鉴于深度神经网络强大的特征提取和表达能力,学者们先后提出各种基于深度神经网络的图像风格化方法.文中根据风格的定义方式,将基于深度神经网络的图像风格化方法划分为基于参考的图像风格化方法和基于域的图像风格化方法,并对相关文献进行归纳梳理.与已有相关综述不同,文中只研究基于深度神经网络的图像风格化方法,从风格定义的角度进行详尽全面的分类.最后总结目前代表性工作在图像风格化任务常用数据集上的实验结果,分析现有方法存在的问题,并基于这些问题展望未来工作.

关键词：图像风格化深度神经网络基于域的图像风格化基于参考的图像风格化

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基于递归门控卷积的遥感图像超分辨率研究

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计算机科学 2024年第2期51卷 205-216页

作者：刘长新吴宁胡俐蕊高霸高学山广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西海洋工程装备与技术重点实验室(北部湾大学) 广西钦州535011 北部湾大学电子与信息工程学院广西钦州535011 北部湾大学机械与船舶海洋工程学院广西钦州535011

由于受到硬件条件的限制,通常难以获得具有高分辨率(HR)的遥感图像。利用单幅图像超分辨率(SISR)技术对低分辨率(LR)遥感图像进行超分辨率重建是获取高分辨率遥感图像的常用方法。近年来,在图像超分辨率领域引入的卷积神经网络(CNN)改... 详细信息

由于受到硬件条件的限制,通常难以获得具有高分辨率(HR)的遥感图像。利用单幅图像超分辨率(SISR)技术对低分辨率(LR)遥感图像进行超分辨率重建是获取高分辨率遥感图像的常用方法。近年来,在图像超分辨率领域引入的卷积神经网络(CNN)改进了图像重建性能。然而,现有的基于CNN的超分辨率模型通常使用低阶注意力机制提取深层特征,其表征能力有待提高,且常规卷积的感受野有限,缺乏对远距离依赖关系的学习。为了解决以上问题,提出了一种基于递归门控卷积的遥感图像超分辨率方法RGCSR。该方法引入递归门控卷积g n Conv学习全局依赖和局部细节,通过高阶空间交互来获取高阶特征。首先,使用由高阶交互子模块(HorBlock)和前馈神经网络(FFN)组成的高阶交互——前馈神经网络模块(HFB)提取高阶特征。其次,利用由通道注意力(CA)和g n Conv构建的特征优化模块(FOB)优化各个中间模块的输出特征。最后,在多个数据集上的对比结果表明,RGCSR比现有的基于CNN的超分辨率方法具备更好的重建性能和视觉效果。

关键词：递归门控卷积高阶空间交互通道注意力遥感图像超分辨率

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网式过滤器水头损失动态变化规律

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农业工程学报 2024年第8期40卷 62-70页

作者：郑长娟朱德兰高洒洒张锐赵泽晋李路明 KHUDAYBERDI Nazarov 柳昌新西北农林科技大学水利与建筑工程学院杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室杨凌712100 山西省曲沃县水利局曲沃043400 新疆农业大学水利与土木工程学院乌鲁木齐830000 塔什干国立农业大学农业生物学学院塔什干100140乌兹别克斯坦

网式过滤器是微灌系统的关键部件之一,对过滤杂质,减缓滴头堵塞起到重要作用,但过滤器水头损失往往随拦截杂质的增多而增大,导致滤网破损或系统被迫停机。为明晰过滤器水头损失变化规律,该研究采用文献数据归纳分析和试验相结合的方法,... 详细信息

网式过滤器是微灌系统的关键部件之一,对过滤杂质,减缓滴头堵塞起到重要作用,但过滤器水头损失往往随拦截杂质的增多而增大,导致滤网破损或系统被迫停机。为明晰过滤器水头损失变化规律,该研究采用文献数据归纳分析和试验相结合的方法,对7种网式过滤器水头损失数据开展聚类分析;以Y型网式过滤器为例,测试不同流量、泥沙浓度和沙粒级配对过滤器水头损失的影响,以减少水头损失激增、提高拦沙效果为主要目标开展综合评价,优选过滤器适宜的运行工况。结果表明:1)不同类型网式过滤器水头损失随时间变化可分为平稳增加阶段和突然增加阶段,突然增加阶段的水头损失增长速率更大,堵塞均匀度均大于1。2)相同流量和浓度下,以>100~125μm泥沙为主的Ⅲ级配和以>125~150μm泥沙为主Ⅳ级配含沙水较以>54~75μm泥沙为主Ⅰ级配和以>100~125μm泥沙为主Ⅱ级配含沙水更容易产生水头损失激增。相同流量下,高浓度工况更容易出现水头损失激增;相同浓度下,流量为3.5 m^(3)/h时最容易使过滤器水头损失激增。3)CRITIC-TOPSIS综合评价结果表明排名前3的分别是流量2.5 m^(3)/h、泥沙浓度60 mg/L工况下Ⅲ、Ⅳ和Ⅱ级配含沙水,综合得分指数分别为0.726、0.712和0.711;低泥沙浓度、大颗粒级配和高泥沙浓度、小颗粒级配在流量2.5 m^(3)/h时综合性能好,高泥沙浓度、大颗粒级配在流量4.5 m^(3)/h综合性能好,低泥沙浓度、小颗粒级配在3种流量下综合性能差异不大。研究可为减少过滤器水头损失和增加运行时长提供参考。

关键词：流量滴头泥沙网式过滤器水头损失激增文献分析综合评价

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Generic Object Recognition with Biologically-Inspired Features

Generic Object Recognition with Biologically-Inspired Featur...

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2009 Fourth International Conference on Bio-Inspired Computing:Theories and Applications(BIC-TA2009)

作者： changxin gao 1 Nong Sang 2 Jun gao 3 Lamei Zou 4 and Qiling Tang 5 Institute for Pattern Recognition and Artificial Intelligence Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074 China

In this paper,a set of biologically-inspired features are presented for robust object *** proposed pyramidal feature set is obtained by extracting the geometric relationship of keypoints using a set of biologically inspired templates in different *** is proposed to describe the *** paper brings together new algorithms,representations,and insights which are quite generic and may well have broader applications in computer *** proposed approach has following ***,lifetime is applied to describe the stability of the ***,the templates,which are used to extract the geometric relationships between the keypoints,are biologically inspired structure information extractors or texture information ***,the proposed approach successfully achieves an effective trade-off between generalization ability and discrimination ability for object recognition *** experimental results on object recognition demonstrate the effectiveness of the proposed method.

关键词： geometric relationship keypoints visual cortex generalization ability discrimination ability

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