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Robust Visual Tracking with Hierarchical Deep Features Weighted Fusion

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Journal of Beijing Institute of Technology 2019年第4期28卷 770-776页

作者： Dianwei Wang Chunxiang Xu daxiang li Ying liu Zhijie Xu Jing Wang School of Telecommunication and Information Engineering Xi'an University of Posts and TelecommunicationsXi'an 710121China Key Laboratory of Electronic Information Application Technology for Scene Investigation Ministry of Public SecurityPeople's Republic of ChinaXi'an 710121China School of Computing and Engineering University of HuddersfieldHuddersfieldHD13DHUK

To solve the problem of low robustness of trackers under significant appearance changes in complex background,a novel moving target tracking method based on hierarchical deep features weighted fusion and correlation filter is ***,multi-layer features are extracted by a deep model pre-trained on massive object recognition *** linearly separable features of Relu3-1,Relu4-1 and Relu5-4 layers from VGG-Net-19 are especially suitable for target ***,correlation filters over hierarchical convolutional features are learned to generate their correlation response ***,a novel approach of weight adjustment is presented to fuse response *** maximum value of the final response map is just the location of the *** experiments on the object tracking benchmark datasets demonstrate the high robustness and recognition precision compared with several state-of-the-art trackers under the different conditions.

关键词： visual tracking convolution neural network correlation filter feature fusion

Chemistry and health beneficial effects of oolong tea and theasinensins

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Food Science and Human Wellness 2015年第4期4卷 133-146页

作者： Monthana Weerawatanakorn Wei-Lun Hung Min-Hsiung Pan Shiming li daxiang li Xiaochun Chi-Tang Ho Department of Agro-Industry Faculty of AgricultureNatural Resources and EnvironmentNaresuan UniversityPhitsanulok 65000Thailand Department of Food Science Rutgers University65 Dudley RoadNew BrunswickNJ 08901USA Institute of Food Science and Technology National Taiwan UniversityTaipei 10617TaiwanChina State Key Laboratory of Tea Plant Biology and Utilization Anhui Agricultural University130 West Changjiang Rd.Hefei 230036AnhuiChina

Among six major types of tea(white,green,oolong,yellow,black,and dark teas)from Camellia sinensis,oolong tea,a semi-fermented tea,with its own unique aroma and taste,has become a popular consumption as indicated by the increasing *** the characteristic flavonoids of oolong tea,theasinensins are dimeric *** recent studies have indicated that oolong tea and theasinensins possess several health benefit *** consider it significant and necessary to have a comprehensive review in the recent advances of oolong ***,the aim of the present review is to provide a new perspective on oolong tea and its characteristic phytochemicals,theasinensins associated with health benefits,molecular action pathway,and chemical mechanism of theasinensin formation from scientific evidences available on the ***,the chemical characterization of the oxidation products and the model oxidation system to the chemical changes of theasinensins are also discussed.

关键词： properties. ens ins

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基于改进U-Net视网膜血管图像分割算法

光学学报 2020年第10期40卷 58-66页

作者：李大湘张振西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室陕西西安710121

针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进U-Net视网膜血管图像的分割算法。首先,在编码阶段增加Inception模块,采用不同尺度的卷积核对图像进行特... 详细信息

针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进U-Net视网膜血管图像的分割算法。首先,在编码阶段增加Inception模块,采用不同尺度的卷积核对图像进行特征提取,以获得其多尺度信息;然后,在U-Net网络的底部增加级联空洞卷积模块,以在不增加网络参数的情况下扩大卷积操作的感受野;最后,在解码阶段为反卷积操作设计了注意力机制,将注意力机制与跳跃连接方式相结合,聚焦目标特征,以解决权重分散等问题。基于标准图像集DRIVE的实验结果表明,所提算法的平均准确率、灵敏度与特异性较之U-Net算法分别提高1.15%,6.15%与0.67%,也优于其他传统分割算法。

关键词：图像处理空洞卷积注意力机制视网膜血管图像分割

面向肺部CT影像的双3D-CNN结节诊断模型

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湖南大学学报（自然科学版） 2023年第8期50卷 116-124页

作者：李大湘刘毅刘颖西安邮电大学通信与信息工程(人工智能学院) 陕西西安710121

为了捕获肺部CT影像中结节的三维不规则性并提高其诊断精度,本文设计了一种由筛到诊的双三维卷积神经网络(d3D-CNN)结节诊断模型.首先,构建了一个轻型3DCNN网络,且将它与全卷积运算相结合,利用卷积运算的高优化性,完成结节筛选并生成疑... 详细信息

为了捕获肺部CT影像中结节的三维不规则性并提高其诊断精度,本文设计了一种由筛到诊的双三维卷积神经网络(d3D-CNN)结节诊断模型.首先,构建了一个轻型3DCNN网络,且将它与全卷积运算相结合,利用卷积运算的高优化性,完成结节筛选并生成疑似区域;然后,利用空间-切片注意力机制自动学习疑似区域在空间和切片序列上的偏移量,设计可变形3D卷积模块,且将它与ResNet101相结合而构造成一个高精度3D-CNN结节诊断网络,用于对筛选出的疑似区域进行最终判决.对比实验结果表明,所提模型在误报率为1的情况下,召回率达到88.9%,有效地提高了肺结节良恶性诊断精度.

关键词：肺部CT影像肺结节诊断可变形3D卷积注意力机制

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面向苹果叶部病害识别的细粒度蒸馏模型

农业工程学报 2023年第7期39卷 185-194页

作者：李大湘滑翠云刘颖西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121

为了提高轻型卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)在苹果叶部病害识别中的精度,使其更加适于布署到智慧农业移动终端,该研究设计了一种细粒度知识蒸馏(fine-grained knowledge distillation,FGKD)模型。首先,利用上下文信... 详细信息

为了提高轻型卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)在苹果叶部病害识别中的精度,使其更加适于布署到智慧农业移动终端,该研究设计了一种细粒度知识蒸馏(fine-grained knowledge distillation,FGKD)模型。首先,利用上下文信息与空间-语义关系分别设计了上下文空间注意力(spatial attention,SA)与细粒度特征提取(fine-grained feature extraction,FGFE)模块,且将它们嵌入到Resnet50与设计的轻型CNN,分别作为教师与学生网络;然后,构造SA与FGFE知识蒸馏损失函数,以将教师网络中的特征提取与细粒度知识表示能力迁移到学生网络之中,以增强其对苹果叶部病害图像的局部特征提取能力与高层语义表达能力,使轻型学生网络在参数量很小的条件下,其性能接近复杂的教师网络。基于标准苹果叶部病害数据集的对比试验结果表明,经知识蒸馏之后的学生网络精度为98.60%,模型参数量仅0.75 MB,平均推理时间为25.51 ms,能够有效地满足实际智慧农业移动端对模型的需求,快速准确地实现苹果叶部病害自动识别。

关键词：计算机视觉图像处理苹果树叶病害识别细粒度知识蒸馏上下文空间注意力

位置敏感Transformer航拍图像目标检测模型

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光学精密工程 2024年第5期32卷 727-739页

作者：李大湘辛嘉妮刘颖西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

针对无人机视角下航拍图像小目标多且检测困难的问题,提出了一个位置敏感Transformer目标检测(PS-TOD)模型。设计了一个基于位置通道嵌入三维注意力(PCE3DA)的多尺度特征融合(MSFF)模块,即PCE3DA利用空间与通道信息的相互依赖关系生成... 详细信息

针对无人机视角下航拍图像小目标多且检测困难的问题,提出了一个位置敏感Transformer目标检测(PS-TOD)模型。设计了一个基于位置通道嵌入三维注意力(PCE3DA)的多尺度特征融合(MSFF)模块,即PCE3DA利用空间与通道信息的相互依赖关系生成三维注意力,用于加强模型对兴趣区域的特征表达能力,且基于它构造了一个自底向上的跨层MSFF方案,使得融合后的特征语义信息更加丰富;然后,设计了一种新的位置敏感自注意力(PSSA)机制,且以此构造位置敏感Transformer编-解码器,使模型在捕获图像全局上下文信息的长期依赖关系时,也可提高模型对目标的位置敏感能力。基于无人机航拍数据集VisDrone的对比实验结果表明,提出模型的AP达到28.8%,与基线模型(DETR)相比提高了4.1%。该模型在复杂背景下能对无人机航拍图像进行精确的目标检测,且改善小目标的检测效果。

关键词：目标检测无人机图像位置敏感Transformer 多尺度特征融合注意力机制

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耦合全局与局部特征的苹果叶部病害识别模型

农业工程学报 2022年第16期38卷 207-214页

作者：李大湘曾小通刘颖西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121

为充分利用苹果叶部病害图像类间差异小且类内差异大的特点,该研究基于全局与局部特征的交互式耦合对特征提取方法进行了优化,设计出一种苹果叶部病害识别模型。首先,在全局特征提取分支设计了一个注意力融合模块,以融合通道和空间上的... 详细信息

为充分利用苹果叶部病害图像类间差异小且类内差异大的特点,该研究基于全局与局部特征的交互式耦合对特征提取方法进行了优化,设计出一种苹果叶部病害识别模型。首先,在全局特征提取分支设计了一个注意力融合模块,以融合通道和空间上的信息而增强卷积提取到的特征图,并由增强后的特征图生成全局特征以及注意力激活图;然后,在局部特征提取分支,利用注意力激活图的引导,设计了一个裁剪模块对原图像进行裁剪,以得到可能包含病害信息的图像块且嵌入生成局部特征;最后,通过设计多头交叉注意力特征耦合模块,实现全局特征和局部特征的双向交叉耦合。基于苹果病害图像数据集的试验结果表明,将全局与局部特征进行交互耦合能有效提升模型对苹果叶部病害图像的特征提取能力,其识别准确率可达到98.23%,且较之单纯的局部或全局特征提取分支,准确率分别提高了3.39与4.61个百分点,所提模型可用于实现自然场景下的苹果叶部病害自动识别。

关键词：计算机视觉苹果叶病害图像识别交叉注意力特征耦合卷积神经网络

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基于改进YOLOv4的道路交通标志识别

光学精密工程 2023年第9期31卷 1366-1378页

作者：李大湘苏仲恒刘颖西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

针对复杂场景中交通标志尺度变化大导致识别精度低的问题,提出了一种改进的YOLOv4算法。首先,设计了一个注意力驱动的尺度感知特征提取模块,通过构建类似残差结构的分层连接方式,增加每层的感受野范围,以获得更具细粒度的多尺度特征,并... 详细信息

针对复杂场景中交通标志尺度变化大导致识别精度低的问题,提出了一种改进的YOLOv4算法。首先,设计了一个注意力驱动的尺度感知特征提取模块,通过构建类似残差结构的分层连接方式,增加每层的感受野范围,以获得更具细粒度的多尺度特征,并在注意力驱动下生成一对具有方向感知与位置敏感的注意力图,使网络能聚焦于更具鉴别力的关键区域;然后,构建一个特征对齐的金字塔卷积特征融合模块,即通过卷积计算相邻尺度特征图间的特征偏移量进行特征对齐;最后,通过金字塔卷积的方式使网络自适应学习最优的特征融合模式,并构建特征金字塔用于识别不同尺度的交通标志。实验结果表明,在TT100K数据集上改进算法比原YOLOv4算法的识别精度提高了5.4%,且优于其他对比识别算法,FPS达到33.17,可满足道路交通标志识别的精确性、实时性等要求。

关键词：计算机视觉交通标志识别注意力机制金字塔卷积 YOLOv4

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融入交叉注意力编码的皮肤病变分割网络

光学精密工程 2024年第4期32卷 609-621页

作者：李大湘杨福杰刘颖唐垚西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

由于卷积操作的局限性,现有的皮肤病变图像分割网络无法对图像中的全局上下文信息建模,导致其无法有效捕获图像的目标结构信息,本文设计了一个融入交叉自注意力编码的U型混合网络,用于皮肤病变图像分割。首先,将设计的多头门控位置交叉... 详细信息

由于卷积操作的局限性,现有的皮肤病变图像分割网络无法对图像中的全局上下文信息建模,导致其无法有效捕获图像的目标结构信息,本文设计了一个融入交叉自注意力编码的U型混合网络,用于皮肤病变图像分割。首先,将设计的多头门控位置交叉自注意力编码器引入到U型网络的最后两个层级中,使其能够在图像中学习语义信息的长期依赖关系,弥补卷积操作全局建模能力的不足;其次,在跳跃连接部分引入一个新的位置通道注意力机制,用于编码融合特征的通道信息并保留位置信息,提高网络捕获目标结构的能力;最后,设计一个正则化Dice损失函数,使网络能够在假阳性和假阴性之间权衡,提高网络的分割结果。基于ISBI2017和ISIC2018数据集的对比实验结果表明,本文网络的Dice分别为91.48%和91.30%,IoU分别为84.42%和84.12%,分割精度在整体上优于其他网络,且具有较低的参数量和计算复杂度,即本文网络能够高效地分割皮肤病变图像的目标区域,可为皮肤疾病辅助诊断提供帮助。

关键词：医学图像分割皮肤病变交叉自注意力编码位置通道注意力