检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2022年第10期48卷 230-237,244页

作者：谢树春陈志华盛斌华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

现有基于深度学习的语义分割方法对于遥感图像的地物边缘分割不准确,小地物分割效果较差,并且RGB图像质量也会严重影响分割效果。提出一种增强细节的RGB-IR多通道特征融合语义分割网络MFFNet。利用细节特征抽取模块获取RGB和红外图像的... 详细信息

现有基于深度学习的语义分割方法对于遥感图像的地物边缘分割不准确,小地物分割效果较差,并且RGB图像质量也会严重影响分割效果。提出一种增强细节的RGB-IR多通道特征融合语义分割网络MFFNet。利用细节特征抽取模块获取RGB和红外图像的细节特征并进行融合,生成更具区分性的特征表示并弥补RGB图像相对于红外图像所缺失的信息。在融合细节特征和高层语义特征的同时,利用特征融合注意力模块自适应地为每个特征图生成不同的注意力权重,得到具有准确语义信息和突出细节信息的优化特征图。将细节特征抽取模块和特征融合注意力模块结构在同一层级上设计为相互对应,从而与高层语义特征进行融合时抑制干扰或者无关细节信息的影响,突出重要关键细节特征,并在特征融合注意力模块中嵌入通道注意力模块,进一步加强高低层特征有效融合,产生更具分辨性的特征表示,提升网络的特征表达能力。在公开的Postdam数据集上的实验结果表明,MFFNet的平均交并比为70.54%,较MFNet和RTFNet分别提升3.95和4.85个百分点,并且对于边缘和小地物的分割效果提升显著。

关键词：遥感图像深度学习语义分割 RGB-IR多通道细节特征抽取特征融合注意力

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基于生成对抗网络的直升机桨尖图像去模糊方法研究

基于生成对抗网络的直升机桨尖图像去模糊方法研究

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作者：况发南昌航空大学

学位级别：硕士

直升机运动参数中的旋翼共锥度,可以为直升机的研制与维护提供指导意见,提高其测量精度,对保证直升机安全飞行有至关重要的作用。然而,在利用桨尖偏移量进行旋翼共锥度的测量过程中,由于旋翼高速旋转,导致桨尖线速度过大,图像出现局部... 详细信息

直升机运动参数中的旋翼共锥度,可以为直升机的研制与维护提供指导意见,提高其测量精度,对保证直升机安全飞行有至关重要的作用。然而,在利用桨尖偏移量进行旋翼共锥度的测量过程中,由于旋翼高速旋转,导致桨尖线速度过大,图像出现局部运动模糊,影响了测量精度。为提高桨尖偏移量的测量精度,需要对桨尖图像进行去模糊处理。据此,本文利用深度学习,开展了直升机桨尖图像的去模糊方法研究,主要工作与成果如下:(1)针对现有方法去模糊速度慢和复原图像质量不佳的问题,提出了基于广度残差与像素点注意力的神经网络模型。首先,以编解码网络为基础,引入广度卷积与多阶残差方法,构建了广度残差模块,提高了模型处理速度;其次,采用局部平均与矩阵叉乘方法,构建了像素点注意力模块,使得模型对模糊区域进行操作而对非模糊区域不进行操作,增强了模型去模糊性能;再次,在公共数据集上,将本文方法与经典方法进行了实验对比,验证了模型的优越性,实验结果中峰值信噪比为31.74d B,平均运行时间为0.37秒,表明了模型的有效性;最后,开展了桨尖图像去模糊实验,验证了模型的适用性。(2)为进一步提高图像去模糊质量,关联模糊图像的空间与特征信息,提出了基于特征融合注意力的多尺度生成对抗网络去模糊方法。首先,对多尺度结构进行改进,得到改进多尺度的编解码结构,并应用到生成对抗网络,提高了模型的高频细节恢复能力;其次,通过全尺度特征融合模块与通道注意力模块,构建了特征融合注意力模块,将编码的全尺度特征与解码的同级特征进行拼接融合,进一步增强模型去模糊效果;再次,在公共数据集上,将本文方法与经典方法进行了比较,验证了模型的优越性,实验结果中峰值信噪比为32.55d B,表明了模型的有效性;最后,开展了桨尖图像去模糊实验,验证了模型的适用性。(3)设计了直升机桨尖图像的去模糊实验。在公共数据集上验证了本文去模糊方法的有效性之后,将本文方法用于对直升机桨尖图像进行去模糊。在桨尖图像上,广度残差与像素点注意力方法得到峰值信噪比为57.45d B,特征融合注意力的多尺度生成对抗网络方法得到峰值信噪比为60.42d B。验证了本文提出的运动图像去模糊方法,可以对直升机桨尖图像进行去模糊,得到清晰图像,为直升机运动参数的测量提供了保障。

关键词：生成对抗网络桨尖图像去模糊广度残差像素点注意力特征融合注意力

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基于深度学习的街景下的文本检测

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微电子学与计算机 2023年第2期40卷 79-86页

作者：朱志颖程艳云南京邮电大学自动化学院、人工智能学院江苏南京210046

针对自然街景文本角度倾斜、形状弯曲、长度不定等特点,提出一种基于注意力机制的自然街景文本检测方法,通过利用注意力机制的优势,对主干网络提取的特征进行加权融合,从而提升整体网络的检测性能.首先,针对特征金字塔(FPN)横向连接中... 详细信息

针对自然街景文本角度倾斜、形状弯曲、长度不定等特点,提出一种基于注意力机制的自然街景文本检测方法,通过利用注意力机制的优势,对主干网络提取的特征进行加权融合,从而提升整体网络的检测性能.首先,针对特征金字塔(FPN)横向连接中特征信息丢失的问题,引入注意力融合模块AFFM(Attention Feature Fusion Module),通过计算高维和低维特征的融合权重,来改进原FPN中简单直接相加的特征融合方式,从而减少FPN特征融合过程中文本信息丢失,增强网络的特征提取能力.其次,针对不同尺度特征图中的文本特征,引入一个子空间注意力模块SAM(Subspace Attention Module),通过将多尺度融合特征图按通道划分为数个子空间特征图,分别学习每个子空间中的文本特征权重,使得融合后的特征图包含更多不同尺度的文本特征,从而增强融合特征图对文本实例的表征能力,进而提升网络的检测效果.在公开数据集Total-Text上对模型进行评估,实验结果表明,该算法与目前快速高效的DBNet相比,准确率、召回率和F值分别提高了0.5%、0.4%和0.4%.

关键词：文本检测注意力机制特征增强特征融合注意力子空间注意力

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