检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的快速长时视觉跟踪算法

北京航空航天大学学报 2024年第8期50卷 2391-2403页

作者：侯志强马靖媛韩若雪马素刚余旺盛范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710077

在目标尺寸变化、遮挡和出视场等复杂长时视觉跟踪环境下,现有基于深度学习的视觉跟踪算法很难对目标进行实时准确的跟踪。针对该问题,提出一种快速的长时视觉跟踪算法,该算法由一个快速短时视觉跟踪算法和一个快速全局重检测模块组成... 详细信息

在目标尺寸变化、遮挡和出视场等复杂长时视觉跟踪环境下,现有基于深度学习的视觉跟踪算法很难对目标进行实时准确的跟踪。针对该问题,提出一种快速的长时视觉跟踪算法,该算法由一个快速短时视觉跟踪算法和一个快速全局重检测模块组成。在基准算法SiamRPN中加入二阶通道与区域空间融合的注意力模块作为短时视觉跟踪算法,在保证快速性的同时,提高算法的短时视觉跟踪精确度和成功率;为使改进后的短时视觉跟踪算法具有快速的长时视觉跟踪能力,在算法中加入提出的基于模板匹配的全局重检测模块,该模块使用轻量级网络和快速的相似度判断方法,加快重检测速率。在OTB100、LaSOT、UAV20L、VOT2018-LT、VOT2020-LT等5个数据集上进行测试,实验结果表明,所提算法在长时视觉跟踪中具有优越的跟踪性能,平均速度达104帧/s。

关键词：长时视觉跟踪深度学习二阶通道注意力区域空间注意力全局重检测

基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年第3期39卷 739-748页

作者：侯志强郭凡杨晓麟马素刚范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121

基于Transformer的视觉目标跟踪算法能够很好地捕获目标的全局信息,但是,在对目标特征的表述上还有进一步提升的空间.为了更好地提升对目标特征的表达能力,提出一种基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法.首先,引入混合注意力模... 详细信息

基于Transformer的视觉目标跟踪算法能够很好地捕获目标的全局信息,但是,在对目标特征的表述上还有进一步提升的空间.为了更好地提升对目标特征的表达能力,提出一种基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法.首先,引入混合注意力模块捕捉目标在空间和通道维度中的特征,实现对目标特征上下文依赖关系的建模;然后,通过多个不同空洞率的平行空洞卷积对特征图进行采样,以获得图像的多尺度特征,增强局部特征表达能力;最后,在Transformer编码器中加入所构建的卷积位置编码层,为跟踪器提供精确且长度自适应的位置编码,提升跟踪定位的精度.在OTB 100、VOT 2018和LaSOT等数据集上进行大量实验,实验结果表明,通过基于混合注意力的Transformer网络学习特征间的关系,能够更好地表示目标特征.与其他主流目标跟踪算法相比,所提出算法具有更好的跟踪性能,且能够达到26帧/s的实时跟踪速度.

关键词：计算机视觉目标跟踪孪生网络深度学习注意力机制 Transformer

长时视觉跟踪中基于双模板Siamese结构的目标漂移判定网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1458-1467页

作者：侯志强王卓马素刚赵佳鑫余旺盛范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710038

在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态... 详细信息

在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态模板共同判定跟踪结果是否丢失,其中,引入动态模板有效提高算法对目标外观变化的适应能力。为了对所提目标漂移判定网络进行训练,建立了样本丰富的数据集。为验证所提网络的有效性,将该网络与基础跟踪器和重检测模块相结合,构建了一个完整的长时跟踪算法。在UAV20L, LaSOT,VOT2018-LT和VOT2020-LT等经典的视觉跟踪数据集上进行了测试,实验结果表明,相比于基础跟踪器,在UAV20L数据集上,跟踪精度和成功率分别提升了10.4%和7.5%。

关键词：长时跟踪深度学习目标漂移判定网络 Siamese结构双模板

基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光子学报 2024年第3期53卷 273-286页

作者：杨晨侯志强李新月马素刚杨小宝西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

针对单模态目标检测的不足,提出了一种基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法。在YOLOv5的基础上,构建了一个可以同时输入红外和可见光图像的双流特征提取网络;然后,分别提出了基于卷积神经网络结构的红外特征提取主干网络... 详细信息

针对单模态目标检测的不足,提出了一种基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法。在YOLOv5的基础上,构建了一个可以同时输入红外和可见光图像的双流特征提取网络;然后,分别提出了基于卷积神经网络结构的红外特征提取主干网络和基于Transformer结构的可见光特征提取主干网络,以提升对红外和可见光图像的特征提取能力;最后,按照中期融合的思想,设计了双模态特征融合模块,对两个分支对应尺度的双模态特征信息进行有效融合,实现跨模态信息互补。在数据集上对所提算法进行验证,实验结果表明,该算法在KAIST数据集上对双模态图像进行检测的结果,较基准算法单独检测红外图像和可见光图像,精度分别提升了5.7%和17.4%;在FLIR数据集上较基准算法,检测精度分别提升了11.6%和17.1%;在自建GIR数据集上,所提算法的检测精度也有明显提升。此外,该算法还可以单独处理红外或可见光图像,且检测精度较基准算法均有明显提升。

关键词：目标检测卷积神经网络 Transformer 双模态特征融合红外可见光

自适应特征融合与cosIoU-NMS的目标检测算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 112-121页

作者：马素刚李宁博彭冠升杨小宝侯志强西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710126 西安邮电大学西安市大数据与智能计算重点实验室西安710121

针对经典的有锚框检测算法RetinaNet、无锚框检测算法FCOS等目标检测算法中存在漏检以及重复检测的问题,提出一种自适应特征融合与cosIoU-NMS的目标检测算法.首先采用自适应特征融合模块对多尺度特征中相邻3层特征加权融合,获取丰富的... 详细信息

针对经典的有锚框检测算法RetinaNet、无锚框检测算法FCOS等目标检测算法中存在漏检以及重复检测的问题,提出一种自适应特征融合与cosIoU-NMS的目标检测算法.首先采用自适应特征融合模块对多尺度特征中相邻3层特征加权融合,获取丰富的上下文信息和空间信息;然后采用cosIoU计算检测框之间的余弦相似度与重叠面积,使目标定位更准确;最后使用cosIoU-NMS代替Greedy-NMS抑制置信度分数较高的冗余框,保留更准确的检测结果.以RetinaNet和FCOS为基准,在PASCAL VOC数据集上的实验结果表明,所提算法的检测精度达到81.3%和82.3%,分别提升2.8个百分点和1.2个百分点;在MSCOCO数据集上检测精度达到36.8%和38.0%,分别提升1.0个百分点和0.7个百分点;该算法能够增强特征表征能力,筛除多余的检测框,有效地提高检测性能.

关键词：深度学习目标检测多尺度特征融合交并比非极大值抑制余弦相似度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于跨层次聚合网络的实时城市街景语义分割

光学精密工程 2024年第8期32卷 1212-1226页

作者：侯志强程敏婕马素刚屈敏杰杨小宝西安邮电大学计算机学院陕西西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710121

随着自动驾驶技术的迅速发展,精确高效的场景理解显得尤为重要。城市街景语义分割旨在准确识别并分割出行人、障碍物、道路和标志物等要素,为自动驾驶技术提供必要的道路信息。然而,当前的语义分割算法在城市街景分割中仍然面临一些挑战... 详细信息

随着自动驾驶技术的迅速发展,精确高效的场景理解显得尤为重要。城市街景语义分割旨在准确识别并分割出行人、障碍物、道路和标志物等要素,为自动驾驶技术提供必要的道路信息。然而,当前的语义分割算法在城市街景分割中仍然面临一些挑战,主要表现为不同类别的像素区分不够清晰、对于复杂场景结构的理解不够精准以及对小尺度对象或大尺度结构的分割不准确等问题。为此,本文提出一种基于跨层次聚合网络的实时城市街景语义分割算法。首先,在编码器末端设计了结合跨层次聚合的金字塔池化模块,用于高效提取多尺度上下文信息;其次,在编码器和解码器之间设计了跨层次聚合模块,通过引入通道注意力机制增强信息的表征能力,逐级聚合编码器阶段的特征以充分实现特征复用;最后,在解码器阶段设计了多尺度融合模块,在通道维度聚合全局信息与局部信息,促进深层特征与浅层特征的融合。将所提算法在两个通用的城市街景数据集上进行了验证。在一张RTX3090显卡上(TensorRT测速环境),本文算法在Cityscapes测试集以294 FPS的实时性达到73.0%mIoU的准确性,在更高分辨率的图像上以164 FPS的实时性达到75.8%mIoU的准确性;在CamVid数据集以239 FPS的实时性达到74.8%mIoU的准确性。实验结果表明,本文算法在准确性与实时性之间取得了有效平衡,对比其他算法的语义分割性能具有显著提升,为实时城市街景语义分割领域带来了新的突破。

关键词：语义分割卷积神经网络城市街景编码器-解码器结构金字塔池化模块

基于特征增强和历史帧选择的Transformer视觉跟踪算法

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年第10期39卷 3506-3512页

作者：侯志强杨晓麟马素刚王云龙余旺盛王昀琛西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710100

为进一步提升跟踪算法在历史帧信息利用和目标特征表达方面的性能,提出基于特征增强和历史帧选择的Transformer视觉跟踪算法(feature enhancement and history frame selection based Transformer visual tracking, FEHST).首先,在骨干网络中引入动态预测模块,通过稀疏化策略提高自注意力机制的计算效率,聚焦目标区域特征;其次,提出特征增强模块,将局部信息与全局信息的优势相结合,提升特征的表达能力;最后,采用自适应历史帧选择策略,提升跟踪器对目标动态信息的关注.在LaSOT、TrackingNet、GOT-10K和OTB100等数据集上进行了大量的实验,实验结果显示,在LaSOT、TrackingNet、OTB100上分别取得70.1%、83.0%和71.6%的成功率,在GOT-10K上取得71.4%的平均重叠度,并能以27 FPS的速度运行.

关键词：计算机视觉视觉跟踪深度学习注意力机制历史帧选择 Transformer

基于多尺度特征增强与全局-局部特征聚合的视频目标分割算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2024年

作者：侯志强董佳乐马素刚王晨旭杨小宝王昀琛西安邮电大学计算机学院西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理实验室

针对记忆网络算法中多尺度特征表达能力不足和浅层特征没有充分利用的问题，该文提出一种多尺度特征增强与全局-局部特征聚合的视频目标分割(VOS)算法。首先，通过多尺度特征增强模块融合可参考掩码分支和可参考RGB分支的不同尺度特征... 详细信息

针对记忆网络算法中多尺度特征表达能力不足和浅层特征没有充分利用的问题，该文提出一种多尺度特征增强与全局-局部特征聚合的视频目标分割(VOS)算法。首先，通过多尺度特征增强模块融合可参考掩码分支和可参考RGB分支的不同尺度特征信息，增强多尺度特征的表达能力；同时，建立了全局-局部特征聚合模块，利用不同大小感受野的卷积操作来提取特征，并通过特征聚合模块来自适应地融合全局区域和局部区域的特征，这种融合方式可以更好地捕捉目标的全局特征和细节信息，提高分割的准确性；最后，设计了跨层融合模块，利用浅层特征的空间细节信息来提升分割掩码的精度，通过将浅层特征与深层特征融合，能更好地捕捉目标的细节和边缘信息。实验结果表明，在公开数据集DAVIS2016, DAVIS2017和YouTube-2018上，该文算法的综合性能分别达到91.8%、84.5%和83.0%，在单目标和多目标分割任务上都能实时运行。

关键词：视频目标分割记忆网络孪生网络特征融合掩码细化

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

结合空间注意力机制的实时鲁棒视觉跟踪

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 419-432页

作者：马素刚张子贤蒲磊侯志强西安邮电大学计算机学院西安710121 长安大学信息工程学院西安710064 火箭军工程大学作战保障学院西安710025 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

为提高全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪器在复杂场景下的跟踪能力,缓解跟踪器在跟踪过程中出现的目标漂移问题,提出一种结合空间注意力机制的实时目标跟踪算法。在SiamFC框架基础上,将改进的视觉几何组(VGG)网络作为主干网络,增强跟踪器对... 详细信息

为提高全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪器在复杂场景下的跟踪能力,缓解跟踪器在跟踪过程中出现的目标漂移问题,提出一种结合空间注意力机制的实时目标跟踪算法。在SiamFC框架基础上,将改进的视觉几何组(VGG)网络作为主干网络,增强跟踪器对于目标深度特征的建模能力。对自注意力机制进行优化,提出一种即插即用的轻量级单卷积注意力模块(SCAM),将空间注意力分解为2个并行的一维特征编码过程,减少空间注意力的计算复杂度。保留跟踪过程中的初始目标模板作为第1模板,通过分析连通域在跟踪结果响应图的变化动态选择第2模板,融合2个模板后对目标进行定位。实验结果表明:在OTB100、LaSOT和UAV123数据集上,所提算法相比于SiamFC跟踪成功率分别提高了0.082、0.045和0.045,跟踪精度分别提高了0.118、0.051和0.062;在VOT2018数据集上,所提算法相比于SiamFC在跟踪准确率、鲁棒性和期望平均重叠率上分别提高了0.029、0.276和0.134;跟踪速度达到了70帧/s,能够满足实时跟踪的需求。

关键词：目标跟踪孪生网络注意力机制模板更新深度学习