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融合空洞空间金字塔池化和注意力的轻量化遥感影像道路提取

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航天返回与遥感 2024年第1期45卷 111-122页

作者：刘志恒岳子腾周绥平江澄节永师陈雪梅西安电子科技大学空间科学与技术学院西安710126 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 北京空间机电研究所先进光学遥感技术北京市重点实验室北京100094 西安航天天绘数据技术有限公司西安710100

针对高分辨率遥感影像中道路形状结构错综复杂,出现窄小型道路提取错误或漏分的问题,提出一种基于空洞空间金字塔池化和注意力机制的轻量化遥感影像道路提取方法。首先,在原始高分辨率网络(HRNet)基础上,通过引入空洞空间金字塔池化模块... 详细信息

针对高分辨率遥感影像中道路形状结构错综复杂,出现窄小型道路提取错误或漏分的问题,提出一种基于空洞空间金字塔池化和注意力机制的轻量化遥感影像道路提取方法。首先,在原始高分辨率网络(HRNet)基础上,通过引入空洞空间金字塔池化模块,实现多尺度道路信息融合;再引入挤压激励通道注意力机制,增强网络特征表征质量;最后使用深度可分离卷积方法改进网络残差模块实现模型轻量化,以降低模型计算复杂度。在公开数据集上进行了模型性能测试,实验结果表明,文章所提算法的准确率、精确率、召回率、F1分数和平均交并比,相比原始HRNet分别提升了5.35%、2.15%、4.1%、3.15%和14.34%,且减少了36.1%的参数数量;相比其他网络,该算法突出了细小道路的特征,道路预测结果连续性、完整性好,并且模型小易于部署在实时检测设备中,有效改善了道路提取任务中错分和缺失的情况,是一种适应性更强、分割精度更高、更轻量化的多尺度道路提取算法。

关键词：道路提取空间金字塔池化通道注意力机制可分离卷积高分辨率网络遥感影像

混合坐标注意力与改进空间金字塔池化融合的物体位姿估计

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国外电子测量技术 2023年第1期42卷 178-186页

作者：党选举李启煌桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 广西智能综合自动化高校重点实验室桂林541004

在物体杂乱放置非遮挡和遮挡构成的复杂场景下,针对位姿实时、准确和稳定地估计的问题,提出了混合坐标注意力与改进空间金字塔池化融合的目标位姿估计算法。搭建了由坐标特征、通道特征和空间特征组成的混合坐标注意力残差模块,有效提... 详细信息

在物体杂乱放置非遮挡和遮挡构成的复杂场景下,针对位姿实时、准确和稳定地估计的问题,提出了混合坐标注意力与改进空间金字塔池化融合的目标位姿估计算法。搭建了由坐标特征、通道特征和空间特征组成的混合坐标注意力残差模块,有效提高了关键点估计的准确率。改进了空间金字塔池化网络,并通过颈部位置的多尺度特征细化方法,获得边缘姿态及空间位置的高精确估计。将所制作的遮挡数据集,进一步验证所提出算法性能和泛化能力。在公开LineMod及Partial Occlusion遮挡数据集上,所提算法与基于组特征注意力(SA)算法相比ADD指标分别提高2.26%和2.57%,5cm5°指标分别提高5.16%和4.1%,达到了30 fps实时处理速度,为遮挡等复杂场景下的物体位姿估计提供一个有效的方法。

关键词：遮挡混合坐标注意力空间金字塔池化位姿估计

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基于空间金字塔池化特征的日常工具分类识别

控制与决策 2019年第7期34卷 1481-1486页

作者：吴培良何犇侯增广燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004

面向人机共融环境下机器智能对工具认知的需要,为提高家庭服务机器人的工具功能用途认知能力,设计一种基于深度几何特征空间金字塔池化的工具功用性建模与分类方法。离线训练阶段,考虑到各类工具在几何形态上的差异对工具自身更具表征性... 详细信息

面向人机共融环境下机器智能对工具认知的需要,为提高家庭服务机器人的工具功能用途认知能力,设计一种基于深度几何特征空间金字塔池化的工具功用性建模与分类方法。离线训练阶段,考虑到各类工具在几何形态上的差异对工具自身更具表征性,首先,在各工具的深度图上提取多类几何特征,并融合形成工具特征图;然后,在工具特征图上提取多尺度特征块,并基于cciPCA的方法建立空间池化金字塔,从而构建最终的工具特征向量;最后,在高层语义空间上,利用SVM分类器训练工具分类识别模型。在线检测阶段,利用离线训练的工具分类模型对空间池化的样本进行分类测试。实验结果表明,所提方法能够实现家庭服务机器人对家庭日常工具的认知及分类识别,部分工具的识别精度可达97%及以上。

关键词：几何特征 cciPCA 多尺度特征块空间金字塔池化 SVM分类器工具分类

基于空间金字塔池化和深度卷积神经网络的作物害虫识别

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农业工程学报 2019年第19期35卷 209-215页

作者：张博张苗辉陈运忠河南省大数据分析与处理重点实验室开封475004 河南大学地理学博士后科研流动站开封475004

为了减少因作物害虫姿态多样性和尺度多样性导致其识别精度相对较低的问题,该文将空间金字塔池化与改进的YOLOv3深度卷积神经网络相结合,提出了一种基于空间金字塔池化的深度卷积神经网络农作物害虫种类识别算法,首先对测试图像上的害... 详细信息

为了减少因作物害虫姿态多样性和尺度多样性导致其识别精度相对较低的问题,该文将空间金字塔池化与改进的YOLOv3深度卷积神经网络相结合,提出了一种基于空间金字塔池化的深度卷积神经网络农作物害虫种类识别算法,首先对测试图像上的害虫进行检测定位,然后对检测定位出的害虫进行种类识别。通过改进YOLOv3的网络结构,采用上采样与卷积操作相结合的方法实现反卷积,使算法能够有效地检测到图片中体型较小的作物害虫样本;通过对采集到的实际场景下20类害虫进行识别测试,识别精度均值可达到88.07%。试验结果表明,本文提出的识别算法能够有效地对作物害虫进行检测和种类识别。

关键词：图像识别算法害虫分类深度卷积神经网络空间金字塔池化反卷积

基于空间金字塔池化多视点匹配的光场深度估计方法

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基于空间金字塔池化多视点匹配的光场深度估计方法

作者：刘松璇吉林大学

学位级别：硕士

光场作为立体视觉领域中对场景信息描述更丰富的一种数据表达方式,受到了国内外研究人员的广泛关注。传统成像方式直接记录光线在焦平面的二维投影,表达场景几何结构的角度域信息被隐藏在二维投影表达中,而光场成像则记录从各个方向投... 详细信息

光场作为立体视觉领域中对场景信息描述更丰富的一种数据表达方式,受到了国内外研究人员的广泛关注。传统成像方式直接记录光线在焦平面的二维投影,表达场景几何结构的角度域信息被隐藏在二维投影表达中,而光场成像则记录从各个方向投射来的光线,显式地记录了角度域中的信息,从而能够对隐含在传统图像中的结构信息进行解耦。光场图像深度估计是与光场相关的各项应用的基础。光场多视图表达中含有丰富且冗余的场景信息,如何有效地对多视图进行特征提取和融合,是得到准确的光场深度估计的关键。本文以光场为研究对象,围绕着如何为光场获取精准的深度估计结果展开研究,主要工作内容如下:（1）针对如何将光场理论应用于工程和如何构建光场数据结构的问题,我们在全光函数的指导下,结合实际应用场合,对全光函数光场表达进行降维和采样,给出三种四维光场二维可视化表达的数据结构:基于子孔径图像的多视图表达、基于光场子视图的表达和基于对极平面图像的表达。（2）针对传统的光场深度估计方法,讨论传统的光场深度估计方法最优技术路线,我们给出“先初始深度估计、后深度优化”的技术路线。在深度初始估计中,我们研究了基于子孔径图像的匹配方法和基于对极平面图像的匹配方法;在深度估计优化中,介绍了马尔科夫随机场框架流程和变分模型;并基于预测值与真实值之间的均方误差衡量标准,对各种方法深度估计的性能进行了实验对比。我们认为,传统的光场深度估计方法需同时考虑空间域的代价和角度域的代价,以获得更好的深度估计结果。（3）针对基于深度学习的光场深度估计方法,我们提出了一种基于空间金字塔池化的多视点匹配网络。目前,基于深度学习方法的主要问题是,忽略了单个视点图像特征提取部分的重要性,忽略了视点图像特征结果对网络效果的影响,并且,通常只有部分视点参与运算。为解决以上问题,我们提出基于空间金字塔池化的多视点匹配网络。我们基于光场子孔径图像的多视点表达,通过对光场中所有视点图像应用一元特征提取模块和空间金字塔池化模块,得到带有上下文语义的特征,最大程度地挖掘光场数据在视角维度的强相关性,建立代价立方体,应用匹配,利用三维卷积块在光场中完成代价聚合;最后通过视差回归,得到深度估计图。在网络架构设计过程中,我们受双目深度估计网络PSMNet启发,参考了在PSMNet中阐述的思想;为适应光场深度估计任务,我们将PSMNet的输入端从2个扩展成81个,同时对设计了基于光场81个视点图像的代价立方体,并采用三维卷积模块进行代价匹配。我们给出了所提方法与其它方法的主观和量化实验对比结果。结果表明,我们的方法在细节表达方面优于其它方法,同时深度图中的不确定区域更少。

关键词：光场图像多视点图像深度估计空间金字塔池化匹配方法

同方学位论文库评论

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一种多尺度的图像动态场景盲去模糊网络

软件学报 2022年第9期33卷 3498-3511页

作者：唐述万盛道谢显中杨书丽黄容顾佳郑万鹏重庆邮电大学计算机网络和通信技术重庆市重点实验室重庆400065

近几年,基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的单幅图像动态场景盲去模糊(single image dynamic scene blind deblurring, SIDSBD)方法已经取得了巨大的进步.其成功主要是源于多尺度模型或者多块模型、编解码器架构的... 详细信息

近几年,基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的单幅图像动态场景盲去模糊(single image dynamic scene blind deblurring, SIDSBD)方法已经取得了巨大的进步.其成功主要是源于多尺度模型或者多块模型、编解码器架构的设计和残差块结构的设计3个方面.基于此,提出了一种新的多尺度卷积神经网络(multiscale convolutional neural network, MSCNN)来进一步开发多尺度模型、编解码器架构和残差块结构的优势,以实现更高质量的动态场景盲去模糊.首先,受到空间金字塔池化(spatial pyramid pooling, SPP)和多块模型的启发,提出了一种分等级的多块通道注意力机制(hierarchical multi-patch channel attention, HMPCA).提出的HMPCA通过利用特征图的全局特征统计量和局部特征统计量来自适应地对特征图进行逐通道的权重赋值.因为利用了局部信息,因此HMPCA可以被认为是增加了通道方向的感受野,也正因如此,提出的HMPCA能够进一步增强网络的表达能力.其次,不同于现有的多尺度模型,发展出了一种新的多尺度模型,该模型中的每个尺度是由多个编码器和多个解码器构成的.因为HMPCA,使得同一尺度内的编码器和解码器并不完全相同,因此提出的多尺度模型可以被看作是增加了编解码器的深度,因此能够提升每一个尺度的去模糊性能,最终实现更高质量的动态场景盲去模糊.大量的实验结果表明:提出的方法较近几年的一些成功的SIDSBD方法相比,能够复原出更高质量的去模糊图像,在客观的评价指标和主观的视觉效果上均有显著的改进.

关键词：卷积神经网络动态场景盲去模糊多尺度模型通道注意力机制空间金字塔池化

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基于序的空间金字塔池化网络的人群计数方法

自动化学报 2016年第6期42卷 866-874页

作者：时增林叶阳东吴云鹏娄铮铮郑州大学信息工程学院郑州450002

视频中的人群计数在智能监控领域具有重要价值.由于摄像机透视效果、图像背景、人群密度分布不均匀和行人遮挡等干扰因素的制约,基于底层特征的传统计数方法准确率较低.本文提出一种基于序的空间金字塔池化(Rank-based spatial pyramid ... 详细信息

视频中的人群计数在智能监控领域具有重要价值.由于摄像机透视效果、图像背景、人群密度分布不均匀和行人遮挡等干扰因素的制约,基于底层特征的传统计数方法准确率较低.本文提出一种基于序的空间金字塔池化(Rank-based spatial pyramid pooling,RSPP)网络的人群计数方法.该方法将原图像分成多个具有相同透视范围的子区域并在各个子区域分别取不同尺度的子图像块,采用基于序的空间金字塔池化网络估计子图像块人数,然后相加所有子图像块人数得出原图像人数.提出的图像分块方法有效地消除了摄像机透视效果和人群密度分布不均匀对计数的影响.提出的基于序的空间金字塔池化不仅能够处理多种尺度的子图像块,而且解决了传统池化方法易损失大量重要信息和易过拟合的问题.实验结果表明,本文方法相比于传统方法具有准确率高和鲁棒性好的优点.

关键词：人群计数空间金字塔池化深度学习卷积神经网络岭回归

改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法

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计算机工程与应用 2023年第20期59卷 208-218页

作者：程浩然王薪陶李俊燃郭子怡刘维吉林大学通信工程学院长春130012

口罩的佩戴对于疫情防控起着极其重要的作用,针对大规模人群下口罩佩戴检测实时性欠佳、难以部署的问题,提出了一种改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法。该算法以YOLOv4-tiny为基础,用两个Resblock-D模块替代CSP模块,降低特征... 详细信息

口罩的佩戴对于疫情防控起着极其重要的作用,针对大规模人群下口罩佩戴检测实时性欠佳、难以部署的问题,提出了一种改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法。该算法以YOLOv4-tiny为基础,用两个Resblock-D模块替代CSP模块,降低特征提取网络复杂度,提升检测速度;引入SPP,增加了网络的感受野,使网络满足任意尺寸的影像输入,并增强算法的鲁棒性;引入两层CA注意力机制,提高算法的利用率以保证检测精确度。通过实验检测结果表明,相较于原始YOLOv4-tiny,所提网络mAP提升了0.5个百分点,达到94.0%,检测速度提升了3.96 FPS。在保证检测速度有少量提升的基础上有效提高了检测速度,综合性能得到提升。

关键词：目标检测 YOLOv4-tiny 口罩检测注意力机制(CA) 空间金字塔池化 Resblock-D

多尺度空间金字塔池化PCANet的行人检测

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计算机工程 2019年第2期45卷 270-277页

作者：夏胡云叶学义罗宵晗王鹏杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室杭州310018

针对非理想条件下行人检测的性能和效率问题,提出多尺度空间金字塔PCANet。将空间金字塔作为网络的特征池化层,通过分层池化特征的方式获得图像的显著性特征,并将底层特征和高层特征级联以获得样本的多尺度特征的向量表示,输入SVM分类... 详细信息

针对非理想条件下行人检测的性能和效率问题,提出多尺度空间金字塔PCANet。将空间金字塔作为网络的特征池化层,通过分层池化特征的方式获得图像的显著性特征,并将底层特征和高层特征级联以获得样本的多尺度特征的向量表示,输入SVM分类器。在INRIA和NICTA数据库中,与HOG、CNN等算法进行行人检测对比实验,结果表明,该算法有更高的正确检测率、更低的漏检率和误检率。

关键词：行人检测深度学习架构主成分分析网络多尺度特征空间金字塔池化显著性特征