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基于残差注意力机制和金字塔卷积的表情识别

模式识别与人工智能 2022年第6期35卷 497-506页

作者：包志龙陈华辉宁波大学信息科学与工程学院宁波315021

随着深度学习的应用,表情识别技术得到快速发展,但如何提取多尺度特征及高效利用关键特征仍是表情识别网络面临的挑战.针对上述问题,文中使用金字塔卷积有效提取多尺度特征,使用空间通道注意力机制加强关键特征的表达,构建基于残差注意... 详细信息

随着深度学习的应用,表情识别技术得到快速发展,但如何提取多尺度特征及高效利用关键特征仍是表情识别网络面临的挑战.针对上述问题,文中使用金字塔卷积有效提取多尺度特征,使用空间通道注意力机制加强关键特征的表达,构建基于残差注意力机制和金字塔卷积的表情识别网络,提高识别的准确率.网络使用MTCNN(Multi-task Convolutional Neural Network)进行人脸检测、人脸裁剪及人脸对齐,再将预处理后的图像送入特征提取网络.同时,为了缩小同类表情的差异,扩大不同类表情的距离,结合Softmax Loss和Center Loss,进行网络训练.实验表明,文中网络在Fer2013、CK+数据集上的准确率较高,网络参数量较小,适合表情识别在现实场景中的应用.

关键词：表情识别金字塔卷积残差注意力机制多尺度特征

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基于残差注意力机制的点云配准算法

计算机应用 2022年第7期42卷 2184-2191页

作者：秦庭威赵鹏程秦品乐曾建朝柴锐黄永琦山西省医学影像人工智能工程技术研究中心(中北大学) 太原030051 中北大学大数据学院太原030051

针对传统点云配准算法精度低、鲁棒性差以及放疗前后癌症患者无法实现精确放疗的问题,提出一种基于残差注意力机制的点云配准算法(ADGCNNLK)。首先,在动态图深度卷积网络(DGCNN)中添加残差注意力机制来有效地利用点云的空间信息,并减少... 详细信息

针对传统点云配准算法精度低、鲁棒性差以及放疗前后癌症患者无法实现精确放疗的问题,提出一种基于残差注意力机制的点云配准算法(ADGCNNLK)。首先,在动态图深度卷积网络(DGCNN)中添加残差注意力机制来有效地利用点云的空间信息,并减少信息损失;然后,利用添加残差注意力机制的DGCNN提取点云特征,这样做不仅可以在保持点云置换不变性的同时捕捉点云的局部几何特征,也可以在语义上将信息聚合起来,从而提高配准效率;最后,将提取到的特征点映射到高维空间中并使用经典的图像迭代配准算法LK进行配准。实验结果表明,所提算法与迭代最近点算法(ICP)、全局优化的ICP算法(Go-ICP)和PointNetLK相比,在无噪、有噪的情况下配准效果均最好。其中,在无噪情况下,与PointNetLK相比,所提算法的旋转均方误差降低了74.61%,平移均方误差降低了47.50%;在有噪声的情况下,与PointNetLK相比,所提算法的旋转均方误差降低了73.13%,平移均方误差降低了44.18%,说明所提算法与PointNetLK相比鲁棒性更强。将所提算法应用于放疗前后癌症患者人体点云模型的配准,从而辅助医生治疗,并实现了精确放疗。

关键词：点云配准特征提取残差注意力机制深度学习放疗

结合多尺度融合特征和残差注意力机制的联合三维人脸重建及密集对齐算法

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计算机应用研究 2021年第7期38卷 2175-2178,2187页

作者：黄有达周大可杨欣南京航空航天大学自动化学院南京211100

针对三维人脸重建和密集对齐算法精度不足的问题,引入密集连接的多尺度特征融合模块和残差注意力机制设计了一种性能强大的网络。在编码器结构前,引入密集连接的多尺度特征融合模块获得多尺度融合特征,使编码器获得更丰富的信息;在解码... 详细信息

针对三维人脸重建和密集对齐算法精度不足的问题,引入密集连接的多尺度特征融合模块和残差注意力机制设计了一种性能强大的网络。在编码器结构前,引入密集连接的多尺度特征融合模块获得多尺度融合特征,使编码器获得更丰富的信息;在解码器模块中引入残差注意力机制,强化网络对重要特征的关注同时抑制不必要的噪声。实验结果表明,相较其他算法,该算法取得了较显著的改进;相对PRNet,该算法以更少的参数量在各项指标上取得7.7%~12.1%的性能提升。

关键词：三维人脸重建和密集对齐密集连接空洞卷积残差注意力机制

基于残差注意力机制的轻量级实时表情分类与识别

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基于残差注意力机制的轻量级实时表情分类与识别

作者：王丹华中科技大学

学位级别：硕士

计算机和人工智能技术及其相关学科的快速发展使得计算机与人之间进行人机交互的需求日益增长。面部表情是人类情绪状态和精神状态的重要表现形式之一,人际交往中有大约55%的信息都是通过表情传达的。因此要让计算机能够理解和表达情感... 详细信息

计算机和人工智能技术及其相关学科的快速发展使得计算机与人之间进行人机交互的需求日益增长。面部表情是人类情绪状态和精神状态的重要表现形式之一,人际交往中有大约55%的信息都是通过表情传达的。因此要让计算机能够理解和表达情感,首先就要能够理解人类的表情。近期,越来越多的研究使用深度卷积神经网络学习人脸的判别性特征进行表情识别。在表情识别领域中,已经提出了几种神经网络体系结构,这些模型大都基于VGG或者ResNet网络结构。比起传统方法,这些结构虽然效果更好,但是模型参数过多且前向传播推导时间过长,这对于许多移动设备来说难以实际运用。因此研究轻量级模型成为新的研究方向。然而当前大多数对模型的轻量级研究在表情中应用得比较少,且即使有应用在表情识别上,识别精确度也不是很高。为了解决目前人脸表情识别存在的问题,提出了一个建设性的解决方案:(1)提出快速降采样特征提取模型,提高人脸表情特征提取能力;(2)设计出一个轻量且准确度相对较高的面部表情识别算法,并通过加入残差注意力机制获取到表情特征关键信息,满足实时处理的要求;(3)提出一种新的损失融合方式,通过将L2VM提高泛化能力与中心损失聚拢类内距离的优势相结合,提高表情识别的准确度。研究大致流程如下:在网络的前端使用快速降采样特征提取结构提取表情特征。然后使用类VGG网络,将主干网络改为Xception结构,并加入残差注意力机制作为掩码分支。网络的后端使用新的损失融合算法。最后,实验结果表明,主干的设计确实降低了深层卷积网络的参数量,使得模型的参数量大大降低,并且通过设计的残差注意力结构和损失融合函数有效的提高了表情识别的精确度。

关键词：人脸表情识别深度可分离卷积残差注意力机制深度学习

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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融合注意力机制的高效率网络车型识别

浙江大学学报（工学版） 2022年第4期56卷 775-782页

作者：柳长源何先平毕晓君哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080 中央民族大学信息工程学院北京100081

为了解决现有的车型识别算法对车型特征描述不充分的情况,提出融合注意力机制的高效率网络车型识别算法.利用高效率网络中的复合缩放方式来平衡网络的深度、宽度和分辨率,将深度可分离卷积集成到基础特征提取模块中来提高模型准确率.增... 详细信息

为了解决现有的车型识别算法对车型特征描述不充分的情况,提出融合注意力机制的高效率网络车型识别算法.利用高效率网络中的复合缩放方式来平衡网络的深度、宽度和分辨率,将深度可分离卷积集成到基础特征提取模块中来提高模型准确率.增加双通道的残差注意力机制来关注图片中的关键信息,获得含有更加丰富语义信息的特征图.在网络的末端添加单独的softmax分类器,使用标签平滑正则化对损失函数进行处理,减小模型过拟合的问题.在BIT-Vehicles数据集上进行实验,结果表明,提出方法的平均分类准确率为96.83%,较改进前的模型提高了1.11%,优于现有DCNN、Faster-CNN的改进算法,较Faster R-CNN提升了7.16%.

关键词：车型识别高效率网络残差注意力机制标签平滑正则化深度可分离卷积

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结合跳跃连接的多层图注意力网络会话推荐

计算机系统应用 2024年第2期33卷 23-32页

作者：丁美荣王雨航曾碧卿华南师范大学软件学院佛山528225

基于会话的推荐旨在根据匿名用户的短期交互数据来预测用户下一次交互项目.现有图神经网络会话推荐模型大多在信息传播过程中平等对待所有邻居节点,而没有区分他们对于中心节点的重要性,从而给模型训练引入噪声.此外,随着图神经网络层... 详细信息

基于会话的推荐旨在根据匿名用户的短期交互数据来预测用户下一次交互项目.现有图神经网络会话推荐模型大多在信息传播过程中平等对待所有邻居节点,而没有区分他们对于中心节点的重要性,从而给模型训练引入噪声.此外,随着图神经网络层数的增加,过度平滑问题会随之产生.针对上述问题,本文提出结合跳跃连接的多层图注意力网络会话推荐模型(MGATSC).首先利用图注意力网络学习邻居节点对于中心节点的重要性,并堆叠多层网络以获取高阶邻居信息;然后为了缓解过度平滑问题,采用基于残差注意力机制的跳跃连接更新每层网络的节点嵌入,并通过平均池化得到最终节点嵌入.最后将反向位置嵌入融合到节点嵌入中,经过预测层生成推荐.在Tmall、Diginetica以及Retailrocket这3个公开数据集上的实验结果表明所提模型优于所有基线模型,验证了模型的有效性与合理性.

关键词：会话推荐图注意力网络过度平滑残差注意力机制跳跃连接

基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法

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无线电工程 2024年第5期54卷 1217-1225页

作者：张越王逊江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100

针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及存在孔洞等问题,提出了一种基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Poo... 详细信息

针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及存在孔洞等问题,提出了一种基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块,用于捕获多尺度特征,增强网络获取不同尺度的能力,充分提取上下文信息;将解码器端的Swin Transformer Block替换为残差Swin Transformer Block,不仅保留了原始信息,又能够缓解模型出现梯度弥散现象;在跳跃连接中引入残差注意力机制,可以让模型更加关注特征图中的重要特征信息,抑制无效信息,从而提高模型分割的准确率。在自建数据集上进行实验,结果表明,改进后的网络平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)达到了80.55%,提高了4.13个百分点,证明改进后的网络可以有效提高遥感图像分割的精度。

关键词：遥感图像语义分割 Swin-Unet 空洞空间金字塔池化残差注意力机制

维普期刊数据库博看期刊

基于焦点损失函数的嵌套长短时记忆网络心电信号分类研究

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生物医学工程学杂志 2022年第2期39卷 301-310页

作者：许诗雨莫思特闫惠君黄华吴锦晖张绍敏杨林四川大学电气工程学院成都610065 四川大学华西医院老年医学中心/老年病科成都610041

心电图(ECG)可直观地反映人体心脏生理电活动,在心律失常检测与分类领域中具有重要意义。针对ECG数据中类别不平衡对心律失常分类带来的消极作用,本文提出一种用于不平衡ECG信号分类的嵌套长短时记忆网络(NLSTM)模型。搭建NLSTM学习并... 详细信息

心电图(ECG)可直观地反映人体心脏生理电活动,在心律失常检测与分类领域中具有重要意义。针对ECG数据中类别不平衡对心律失常分类带来的消极作用,本文提出一种用于不平衡ECG信号分类的嵌套长短时记忆网络(NLSTM)模型。搭建NLSTM学习并记忆复杂信号中的时序特征,利用焦点损失函数(focal loss)降低易识别样本的权重;然后采用残差注意力机制(residual attention mechanism),根据各类别特征重要性修改已分配权值,解决样本不平衡问题;再采用合成过采样技术算法(SMOTE)对麻省理工学院与贝斯以色列医院心律失常(MIT-BIH-AR)数据库进行简单的人工过采样处理,进一步增加模型的分类准确率,最终应用MIT-BIHAR数据库对上述算法进行实验验证。实验结果表明,所提方法能有效地解决ECG信号中样本不平衡、特征不突出的问题,模型的总体准确率达到98.34%,较大地提升对少数类样本的识别和分类效果,为心律失常辅助诊断提供可行的新方法。

关键词：心律失常嵌套长短时记忆网络焦点损失函数残差注意力机制合成过采样技术

基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法

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无线电工程 2023年

作者：张越王逊江苏科技大学计算机学院

针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂、光照不均等特性而导致边界分割不连续、目标错分漏分以及存在孔洞等问题，提出了一种基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法。首先，在编码器末端引入空洞空间金字塔池化模块，用于捕获多... 详细信息

针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂、光照不均等特性而导致边界分割不连续、目标错分漏分以及存在孔洞等问题，提出了一种基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法。首先，在编码器末端引入空洞空间金字塔池化模块，用于捕获多尺度特征，增强网络获取不同尺度的能力，充分提取上下文信息；其次，将解码器端的Swin Transformer Block替换为残差Swin Transformer Block，不仅保留了原始信息，同时又能够缓解模型出现梯度弥散现象。最后，在跳跃连接中引入残差注意力机制，可以让模型更加关注特征图中的重要特征信息，抑制无效信息，从而提高模型分割的准确率。在自建的数据集上进行实验后，结果表明，改进后的网络平均交并比(mIoU)达到了80.55%，提高了4.13个百分点，证明改进后的网络可以有效提高遥感图像分割的精度。

关键词：遥感图像语义分割 Swin-Unet 空洞空间金字塔池化残差注意力机制