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改进特征金字塔网络的小目标检测
1
作者 马郑凯 周林立 梁兴柱 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第12期48-54,共7页
由于小目标可视化特征少、难以定位,故许多小目标检测方法基于特征金字塔网络(FPN)进行多尺度融合丰富各特征层的信息。然而,FPN只关注特征局部相关性并且使用逐元素相加操作融合不同的特征层忽略了不同特征层感受野的不同。因此,提出... 由于小目标可视化特征少、难以定位,故许多小目标检测方法基于特征金字塔网络(FPN)进行多尺度融合丰富各特征层的信息。然而,FPN只关注特征局部相关性并且使用逐元素相加操作融合不同的特征层忽略了不同特征层感受野的不同。因此,提出增强上下文特征金字塔网络(ECFPN),设计了上下文信息增强(CIE)模块增强上下文信息,注意力引导特征融合(AGFF)模块融合高层特征图和低层特征图。实验结果表明,ECFPN在VOC2012数据集上的AP 0.5、AP S分别达到75.05%和19.48%,在NWPU VHR-10数据集上的AP 0.5、AP S分别达到93.48%和45%,具有良好的小目标检测性能。 展开更多
关键词 小目标检测 特征金字塔网络 注意力机制
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双路径特征金字塔网络遥感图像建筑物提取方法
2
作者 张进鹏 李宏伟 +2 位作者 赵亚帅 吴泽康 李想 《测绘科学技术学报》 2024年第4期397-403,共7页
虽然近年来卷积神经网络在遥感图像建筑物提取研究中取得了极大的成功,但其仍然面临着多尺度目标识别、分割目标边界模糊和提升类不平衡目标识别精度等问题。为解决以上问题,提出了一种双路径特征金字塔编解码结构,用于遥感图像建筑物... 虽然近年来卷积神经网络在遥感图像建筑物提取研究中取得了极大的成功,但其仍然面临着多尺度目标识别、分割目标边界模糊和提升类不平衡目标识别精度等问题。为解决以上问题,提出了一种双路径特征金字塔编解码结构,用于遥感图像建筑物提取。以高分辨率网络为编码器、带注意力机制的特征金字塔为解码器,提高相同目标不同尺度识别能力;通过在编码器加入边界网络增强其对目标边界特征学习,从而提高目标边界识别精度;采用交叉熵损失函数与Dice损失函数加权方式来增强不平衡目标提取精度。最后在WHU航空图像和WHU卫星图像Ⅱ上验证提出方法的有效性,交并比分别达到了90.0%和71.1%。 展开更多
关键词 建筑物提取 特征金字塔 卷积神经网络 高分辨率网络 遥感图像
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用于小麦多生长阶段倒伏边界精准检测的分层交互特征金字塔网络 被引量：1
3
作者 庞春晖 陈鹏 +6 位作者 夏懿 章军 王兵 邹岩 陈天娇 康辰瑞 梁栋 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第2期128-139,共12页
[目的/意义]传统的小麦倒伏检测方法需要人工进行田间观测和记录,这种方法存在主观、效率低、劳动强度大等问题,难以满足大规模的小麦倒伏检测的需求。基于深度学习的小麦倒伏检测技术虽已在一定程度上得到应用,但普遍局限于对小麦单一... [目的/意义]传统的小麦倒伏检测方法需要人工进行田间观测和记录,这种方法存在主观、效率低、劳动强度大等问题,难以满足大规模的小麦倒伏检测的需求。基于深度学习的小麦倒伏检测技术虽已在一定程度上得到应用,但普遍局限于对小麦单一发育阶段的倒伏识别,而倒伏可能发生在小麦生长的各个时期,不同时期倒伏特征变化复杂,这给模型特征捕捉能力带来考验。本研究旨在探索一种基于深度学习技术的多生育期小麦倒伏区域检测方法。[方法]用无人机采集小麦灌浆期、早熟期、晚熟期这三个关键生长阶段的RGB图像,通过数据增强等技术构建出多生育期小麦倒伏数据集。提出一种小麦倒伏提取模型Lodging2Former,该模型在Mask2Former的基础上加以改进,引入分层交互式特征金字塔网络(Hierarchical Interactive Feature Pyramid Network,HI-FPN),用于提高模型在复杂田间背景干扰下对于多个生长阶段小麦倒伏特征的捕捉能力。[结果和讨论]所提出的Lodg⁃ing2Former模型相较于现存的多种主流算法,如Mask R-CNN(Mask Region-Based Convolutional Neural Network)、SOLOv2(Segmenting Objects by Locations,Version 2)以及Mask2Former,在平均精度均值(mean Average Precision,mAP)上展现出显著优势。在阈值分别为0.5、0.75以及0.5~0.95的条件下,模型的mAP值分别达到了79.5%、40.2%和43.4%,相比Mask2Former模型,mAP性能提升了1.3%~4.3%。[结论]提出的HI-FPN网络可以有效利用图像中的上下文语义和细节信息,通过提取丰富的多尺度特征,增强了模型对小麦在不同生长阶段倒伏区域的检测能力,证实了HI-FPN在多生育期小麦倒伏检测中的应用潜力和价值。 展开更多
关键词 无人机 深度学习 小麦倒伏检测 特征金字塔网络 Mask2Former
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基于全局上下文注意力特征融合金字塔网络的遥感目标检测
4
作者 孙文赟 车嘉航 金忠 《计算机系统应用》 2024年第9期114-122,共9页
遥感目标检测往往具有图像尺度变化大、目标微小、密集排列和宽高比过大的特性,给高精度定向目标检测造成困难.本文提出了一种全局上下文注意力特征融合金字塔网络.首先,本文设计了一种三重注意力特征融合模块,它能够更好地融合语义和... 遥感目标检测往往具有图像尺度变化大、目标微小、密集排列和宽高比过大的特性,给高精度定向目标检测造成困难.本文提出了一种全局上下文注意力特征融合金字塔网络.首先,本文设计了一种三重注意力特征融合模块,它能够更好地融合语义和尺度不一致的特征.然后引入层内调节方法改进并提出了一个全局上下文信息增强网络,对含有高级语义信息的深层特征的进行细化,提升表征能力.在此基础上,以全局集中调节的思想设计了全局上下文注意力特征融合金字塔网络,利用注意力调制特征自上而下地调节浅层多尺度特征.在几个公开数据集中进行了广泛实验,实验结果的高精度评价指标均优于目前先进的模型. 展开更多
关键词 遥感图像 定向目标检测 注意力特征融合 特征金字塔网络
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基于特征金字塔的电网微小缺陷深度识别技术研究
5
作者 陶雪峰 程兰芳 +2 位作者 吴琼 狄衡彬 周宗学 《电气技术与经济》 2025年第2期7-9,共3页
本文提出了一种基于特征金字塔网络的电网微小缺陷深度识别系统,旨在解决输电线路巡检中微小缺陷检测的技术难题。通过融合多尺度特征,该系统能够提高缺陷检测的准确性和效率。实验结果表明,所提系统在检测松股、断股、损伤、异物、锈... 本文提出了一种基于特征金字塔网络的电网微小缺陷深度识别系统,旨在解决输电线路巡检中微小缺陷检测的技术难题。通过融合多尺度特征,该系统能够提高缺陷检测的准确性和效率。实验结果表明,所提系统在检测松股、断股、损伤、异物、锈蚀和脱落等缺陷时表现出较高的精度和可靠性。 展开更多
关键词 特征金字塔网络 微小缺陷 深度学习
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用于胸片分类的自校正特征融合金字塔网络
6
作者 宫霄霖 程琦 李锵 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期511-520,共10页
胸部疾病的病灶区域面积差异较大,易受健康部位的影响,难以定位,并且用于诊断疾病的X射线胸片样本数据分布不平衡,导致胸部疾病分类网络的分类准确度较低.针对胸部疾病分类任务中仍然存在的问题和挑战,本文提出了一种自校正特征融合金... 胸部疾病的病灶区域面积差异较大,易受健康部位的影响,难以定位,并且用于诊断疾病的X射线胸片样本数据分布不平衡,导致胸部疾病分类网络的分类准确度较低.针对胸部疾病分类任务中仍然存在的问题和挑战,本文提出了一种自校正特征融合金字塔网络.该网络使用自校正卷积增强疾病部位在特征图上以及通道之间的位置联系,在不引入额外参数量的条件下增大了卷积的感受野,避免无病区域的信息干扰;然后通过特征融合金字塔网络整合多尺度图像特征信息,在获取高分辨率特征图的同时,能够准确地定位病变区域,可以更好地识别不同尺度疾病的特征,在多标签分类任务上具有独特的优势;同时引入频率通道注意力机制强化网络对疾病特征的提取能力,在上采样和特征融合变换之前,减少全局平均池化过程中造成的特征丢失;最后提出一种轮次焦点损失函数区分不同种类胸部疾病的训练程度,根据分类难易程度区分样本,并在不同的训练轮次调整权重,以解决胸部疾病样本分布不平衡问题.在ChestX-ray14数据集上的平均AUC值可达0.853,在CheXpert数据集上的平均AUC值可达0.903,超过了近年来较为先进的网络模型.实验结果表明,该网络与传统的胸部疾病分类网络相比能有效地提高胸部疾病的分类精度,并且具有较强的泛化能力. 展开更多
关键词 胸部疾病 自校正卷积 特征融合金字塔网络 频率通道注意力 轮次焦点损失函数
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面向小目标检测结合特征金字塔网络的SSD改进模型 被引量：13
7
作者 张建明 刘煊赫 +1 位作者 吴宏林 黄曼婷 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第3期61-66,72,共7页
针对SSD卷积神经网络模型对小目标检测精度不高的问题,提出了一种基于特征金字塔网络的SSD改进模型.特征金字塔网络可以将深层的携带有更抽象、更丰富的语义信息的卷积特征图与浅层的分辨率更高、更细节的卷积特征图进行融合.检测的过... 针对SSD卷积神经网络模型对小目标检测精度不高的问题,提出了一种基于特征金字塔网络的SSD改进模型.特征金字塔网络可以将深层的携带有更抽象、更丰富的语义信息的卷积特征图与浅层的分辨率更高、更细节的卷积特征图进行融合.检测的过程是将原始SSD网络得到的多层特征图,经改进设计的横向连接层、上采样层、融合层和预测层处理后,再通过非极大值抑制得到最终的检测结果.采用PASCALVOC2007和2012(train+val)作为训练集,PASCALVOC2007(test)测试集的mAP达到了75.8%,相比原SSD模型提高了1.5%.其中,在盆栽植物类密集小目标检测上有9.9%的提升. 展开更多
关键词 目标检测 卷积神经网络 SSD模型 特征金字塔网络 特征图融合
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基于特征金字塔卷积循环神经网络的故障诊断方法 被引量：11
8
作者 刘秀丽 徐小力 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期182-190,共9页
变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)... 变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)框架,并联CNN的卷积层和循环神经网络(RNN)中的长短时记忆(LSTM)层,形成新的CRNN,以充分利用CNN对空间域信息和RNN对时域信息的学习能力;在每一层中权值共享,减少网络参数;利用FPN构建全新特征图,输入一维信号和堆叠后形成的二维信号,对传感器采集的信号进行特征提取,实现故障诊断.利用行星齿轮箱进行故障试验,并进行5折交叉验证,该方法的诊断准确率平均值为99.20%,比基本神经网络模型至少高3.62%,表明该方法诊断精度高、鲁棒性强;利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,证明该方法具有良好的泛用性;利用t-SNE方法对模型的特征学习效果进行可视化分析,结果表明不同故障类别特征具有良好的聚类效果. 展开更多
关键词 卷积循环神经网络 特征金字塔 故障诊断 特征可视化
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一种面向散乱点云语义分割的深度残差-特征金字塔网络框架 被引量：9
9
作者 彭秀平 仝其胜 +2 位作者 林洪彬 冯超 郑武 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2831-2840,共10页
针对当前基于深度学习的散乱点云语义特征提取方法通用性差以及特征提取不足导致的分割精度和可靠性差的难题,提出了一种散乱点云语义分割深度残差-特征金字塔网络框架.首先,针对当前残差网络在卷积方式上的局限性,定义一种立方体卷积运... 针对当前基于深度学习的散乱点云语义特征提取方法通用性差以及特征提取不足导致的分割精度和可靠性差的难题,提出了一种散乱点云语义分割深度残差-特征金字塔网络框架.首先,针对当前残差网络在卷积方式上的局限性,定义一种立方体卷积运算,不仅可以通过二维卷积运算实现三维表示点的高层特征的抽取,还可以解决现有的参数化卷积设计通用性差的问题;其次,将定义的立方体卷积计算与残差网络相结合,构建面向散乱点云语义分割的深度残差特征学习网络框架;进一步,将深度残差网络与特征金字塔网络相结合,实现三维表示点高层特征多尺度学习与散乱点云场景语义分割.实验结果表明,本文提出的立方体卷积运算具有良好的适用性,且本文提出的深度残差-特征金字塔网络框架在分割精度方面优于现存同类方法. 展开更多
关键词 散乱点云 语义分割 立方体卷积 残差网络 特征金字塔网络
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基于U-Net和特征金字塔网络的秸秆覆盖率计算方法 被引量：6
10
作者 马钦 万传峰 +2 位作者 卫建 汪玮韬 吴才聪 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期224-234,共11页
针对田间秸秆覆盖分散、秸秆形态多样,细碎秸秆识别困难,传统图像识别方法易受光照、阴影等因素干扰等问题,本文以黑龙江省齐齐哈尔市龙江县为研究地点,构建田间秸秆图像数据集;对图像进行裁剪、标注后,构建了以U-Net为基础网络的秸秆... 针对田间秸秆覆盖分散、秸秆形态多样,细碎秸秆识别困难,传统图像识别方法易受光照、阴影等因素干扰等问题,本文以黑龙江省齐齐哈尔市龙江县为研究地点,构建田间秸秆图像数据集;对图像进行裁剪、标注后,构建了以U-Net为基础网络的秸秆检测模型。将编码阶段的网络结构换成ResNet34的前4层作为特征提取器,增加模型的复杂度,增强秸秆特征的提取;为增强秸秆边缘识别,在最高语义信息层对深层特征图使用多分支非对称空洞卷积块(Multibranch asymmetric dilated convolutional block, MADC Block)提取多尺度的图像特征;为增加细碎秸秆的检测能力,在跳跃连接阶段使用密集特征图金字塔网络(Dense feature pyramid networks, DFPN)进行低层特征图和高层特征图的信息融合,利用特征图对应秸秆图像中感受野的不同,解决秸秆形态多样的问题;为避免秸秆特征图在上采样时的无效计算,解码阶段使用快速上卷积块(Fast up-convolution block, FUC Block)进行上采样,避免秸秆特征图在上采样时的无效计算。试验表明,本文算法在车载相机采集到的秸秆图像数据集上平均交并比为84.78%,相比U-Net提高2.59个百分点,该网络对于640像素×480像素的图像平均处理时间低于3 ms,符合作业检测时的时间复杂度要求,算法在一定程度上改善了阴影区域秸秆的识别问题,提高了细碎秸秆的识别能力。 展开更多
关键词 秸秆检测 计算机视觉 非对称空洞卷积 特征图金字塔网络
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基于残差网络和改进特征金字塔的油田作业现场目标检测算法 被引量：5
11
作者 梁鸿 李洋 +2 位作者 邵明文 李传秀 张兆雷 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第11期4442-4450,共9页
针对单点多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)对小目标识别率低的问题,提出一种基于残差网络和改进特征金字塔(feature pyramid networks,FPN)的RP-SSD(residual and pyramid SSD)算法,并将其应用于油田安防领域。为了得到... 针对单点多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)对小目标识别率低的问题,提出一种基于残差网络和改进特征金字塔(feature pyramid networks,FPN)的RP-SSD(residual and pyramid SSD)算法,并将其应用于油田安防领域。为了得到小物体更多的信息,首先在特征金字塔中增加上采样模块,并在上采样模块之后添加预测模块,之后采用空洞卷积增大Conv43的感受野。RP-SSD网络变深,针对RP-SSD在反向传播过程中存在梯度爆炸或梯度消失的问题,采用跳层连接的方式改进基础网络。RP-SSD在PASCAL VOC测试的准确率(meanaverage precision,mAP)为78.9%,比SSD提高了1.7%,其中对于目标较小的bottle类提高了8.9%。实验结果表明,RP-SSD对小目标检测的性能提高显著,同时RP-SSD在GTX 1080Ti上测试的速度为32帧/s,可见RP-SSD可以达到实时处理的要求。 展开更多
关键词 深度学习 单点多盒检测器(SSD) 小目标检测 特征金字塔 残差网络 空洞卷积 油田安防
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基于拉普拉斯金字塔残差网络的多尺度图像压缩研究
12
作者 田学军 章文强 +3 位作者 马梓轩 陈良哲 叶卉荣 舒忠 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第5期33-44,共12页
为了更好地进行图像重建,加强对图像多尺度特征表示和特征融合的处理,本研究提出一种新的多尺度特征融合图像重建网络模型。模型包括迭代降采样和迭代上采样过程。迭代降采样过程是通过在拉普拉斯金字塔残差控制网络模型中将高斯卷积核... 为了更好地进行图像重建,加强对图像多尺度特征表示和特征融合的处理,本研究提出一种新的多尺度特征融合图像重建网络模型。模型包括迭代降采样和迭代上采样过程。迭代降采样过程是通过在拉普拉斯金字塔残差控制网络模型中将高斯卷积核与子采样和高斯平滑滤波迭代操作规则相结合完成的。迭代上采样过程是通过使用拉普拉斯卷积核和二阶差分操作规则实现的。GJ-UNet深度学习网络模型通过其编码器下采样模块实现图像多尺度语义特征的精细分类,并在解码器上采样模块中应用反卷积和卷积操作规则,规范处理图像多尺度语义特征。实验表明,所提出的方法可以实现高精度的特征提取,同时对于图像特征融合的相关性更强,提取的图像边缘信息更清晰且相对噪声信息更低,重建图像的视觉效果基本与原始输入图像相同。本研究有望广泛应用于计算机图像视觉领域。 展开更多
关键词 压缩感知图像重构 图像多尺度特征 拉普拉斯金字塔模型 差分运算 GJ-UNet深度学习网络模型 Dice损失函数
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基于特征金字塔网络的肺结节检测 被引量：6
13
作者 高智勇 黄金镇 杜程刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期2571-2576,共6页
针对计算机断层扫描(CT)影像中肺结节尺寸变化较大、尺寸小且不规则等特点导致的检测敏感度较低的问题,提出了基于特征金字塔网络(FPN)的肺结节检测方法。首先,利用FPN提取结节的多尺度特征,并强化小目标及目标边界细节的特征;其次,在FP... 针对计算机断层扫描(CT)影像中肺结节尺寸变化较大、尺寸小且不规则等特点导致的检测敏感度较低的问题,提出了基于特征金字塔网络(FPN)的肺结节检测方法。首先,利用FPN提取结节的多尺度特征,并强化小目标及目标边界细节的特征;其次,在FPN的基础上设计语义分割网络(名为掩模特征金字塔网络(Mask FPN))用于快速准确地分割提取肺实质,作为目标候选区域定位图像;并且,在FPN顶层添加反卷积层,采用多尺度预测策略改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)以提高检测性能;最后,针对肺结节数据集的正负样本不平衡问题,在区域候选网络(RPN)模块采用焦点损失函数以提高结节的检出率。所提方法在公开数据集LUNA16上进行实验,结果表明,利用FPN和反卷积层改进的新网络对结节检测效果有一定的帮助,采用焦点损失函数也有一定效果。综合多种改进,当平均每个扫描件的候选结节数为46.7时,所提方法的肺结节检测敏感度指标为95.7%,与其他卷积神经网络方法如Faster R-CNN、UNet等相比,具有较高的敏感性。所提方法能够较好地提取不同尺度上的结节特征,提高CT图像肺结节检测的敏感度,同时对于较小的结节也能有效检测,能更有效地辅助肺癌的诊断治疗。 展开更多
关键词 肺结节检测 肺实质分割 特征金字塔网络 卷积神经网络 多尺度
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基于渐进特征融合及多尺度空洞注意力的遮挡鸟巢检测
14
作者 尹向雷 屈少鹏 +1 位作者 解永芳 苏妮 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期535-545,共11页
为了提高被遮挡鸟巢目标的检测性能与准确性,减少鸟类筑巢对电力系统稳定运行造成的威胁以及运维成本,提出基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法.该方法使用渐进特征金字塔网络优化原始特征金字塔网络结构,有效避免了非相邻层次之间较... 为了提高被遮挡鸟巢目标的检测性能与准确性,减少鸟类筑巢对电力系统稳定运行造成的威胁以及运维成本,提出基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法.该方法使用渐进特征金字塔网络优化原始特征金字塔网络结构,有效避免了非相邻层次之间较大的语意差距,增强了非相邻层次间的融合效果.使用多尺度空洞注意力机制,使模型能够有效地提取不同尺度的语义信息,提高模型对遮挡鸟巢目标的检测性能.采用轻量级Mobile-NetV3网络作为骨干网络,进一步降低模型复杂度.消融实验与定性实验结果表明,改进后算法的召回率、精确率与平均精度均值相较于原始算法分别提升了2.0个百分点、0.7个百分点与1.7个百分点,权重大小与计算量分别减少了74.7个百分点与53.5个百分点.对于遮挡鸟巢目标均表现出良好的性能,验证了改进方法的有效性. 展开更多
关键词 输电线路 遮挡目标 YOLOv5 注意力机制 渐进特征金字塔网络
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多尺度和多层级特征融合的人体姿态估计
15
作者 王燕妮 胡敏 +2 位作者 韩世鹏 陈艺瑄 吕昊 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期199-209,共11页
人体姿态估计的精度提升通常依赖于特征融合,但是现有特征融合策略往往忽略了尺度特征和层级特征之间的交互作用。为了充分利用不同特征之间的互补性,提出了一种新特征融合策略用以提升人体姿态估计精度,即多尺度和多层级特征融合网络(m... 人体姿态估计的精度提升通常依赖于特征融合,但是现有特征融合策略往往忽略了尺度特征和层级特征之间的交互作用。为了充分利用不同特征之间的互补性,提出了一种新特征融合策略用以提升人体姿态估计精度,即多尺度和多层级特征融合网络(multi-scale and multi-level network,MSLNet)。采用高分辨率网络(high-resolution network,HRNet)作为主干,通过跨尺度信息交互,实现不同分辨率特征图之间的信息交换,获取同时包含细粒度和粗粒度的姿态特征;引入期望最大化注意力-加权双向特征金字塔网络(expectation maximization attention-bidirectional feature pyramid network,EMA-BiFPN),实现多尺度特征融合后的多层级特征聚合,从局部到全局捕捉人体姿态的细节和关联信息;设计由残差结构组成的关键点检测头,完成输出特征的最终融合并提升人体关键点检测准确率。实验结果表明,MSLNet在COCO和MPII数据集上分别取得了75.8%和91.1%的准确率,实现了最优精度,充分验证了MSLNet能够融合尺度和层级之间的互补特征,进而提升人体姿态估计精度。 展开更多
关键词 高分辨率网络(HRNet) 人体姿态估计 期望最大化注意力 双向特征金字塔网络 特征融合
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遥感影像船舶检测的特征金字塔网络建模方法 被引量：14
16
作者 邓睿哲 陈启浩 +1 位作者 陈奇 刘修国 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期787-797,共11页
船舶作为海上运输载体,其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。目前基于目标检测网络的遥感船舶检测方法因末层特征分辨率不足和卷积固定的几何结构,导致网络难以适应... 船舶作为海上运输载体,其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。目前基于目标检测网络的遥感船舶检测方法因末层特征分辨率不足和卷积固定的几何结构,导致网络难以适应小尺度且具有随机朝向、形态多变特征的船舶目标,进而限制船舶检测精度。针对该问题,本文提出一种用于遥感影像船舶检测的特征金字塔网络建模方法。首先引入形变卷积/RoI池化模块,以适应朝向和形态多变的船舶目标;其次借鉴在小目标检测中性能出色的特征金字塔网络的建模思想,采用对称式网络和多尺度特征融合的方式进一步融合高级语义和低级空间信息,提升小尺度目标特征分辨率。在40000幅、船舶目标67280余个的遥感影像数据集上的试验结果表明,本文方法能够有效集成形变卷积/RoI池化和多尺度特征融合方法,相较传统CNN船舶检测方法取得明显提升,在准确率、召回率及F1指标上分别达到85.8%、97.9%和91.5%。 展开更多
关键词 船舶检测 特征金字塔网络 形变卷积模块 形变RoI池化模块
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基于增强特征金字塔网络的场景文本检测算法 被引量：12
17
作者 邵海琳 季怡 +1 位作者 刘纯平 徐云龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期248-255,共8页
场景文本检测有助于机器理解图像内容,在智能交通、场景理解和智能导航等领域应用广泛。现有的场景文本检测算法未充分利用高层语义信息和空间信息,限制了模型对复杂背景像素的分类能力和对不同尺度的文本实例的检测和定位能力。为解决... 场景文本检测有助于机器理解图像内容,在智能交通、场景理解和智能导航等领域应用广泛。现有的场景文本检测算法未充分利用高层语义信息和空间信息,限制了模型对复杂背景像素的分类能力和对不同尺度的文本实例的检测和定位能力。为解决上述问题,提出了一种基于增强特征金字塔网络的场景文本检测算法。该算法包括比率不变特征增强(Ratio Invariant Feature Enhanced,RIFE)模块和重建空间分辨率(Rebuild Spatial Resolution,RSR)模块。RIFE模块作为残差分支,增强了网络的高层语义信息传递,提高了分类能力,降低了误报率和漏捡率。RSR模块重建多层特征分辨率,利用丰富的空间信息改进边界位置。实验结果表明,所提算法提升了在多方向文本数据集ICDAR2015、弯曲文本数据集Totaltext以及长文本数据集MSRA-TD500上的检测能力。 展开更多
关键词 场景文本检测 特征金字塔网络 语义信息 空间信息 边界位置
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基于多特征图金字塔融合深度网络的遥感图像语义分割 被引量：20
18
作者 赵斐 张文凯 +2 位作者 闫志远 于泓峰 刁文辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2525-2531,共7页
在遥感图像语义分割中,利用多元数据(如高程信息)进行辅助是一个研究重点。现有的基于多元数据的分割方法通常直接将多元数据作为模型的多特征输入,未能充分利用多元数据的多层次特征,此外,遥感图像中目标尺寸大小不一,对于一些中小型目... 在遥感图像语义分割中,利用多元数据(如高程信息)进行辅助是一个研究重点。现有的基于多元数据的分割方法通常直接将多元数据作为模型的多特征输入,未能充分利用多元数据的多层次特征,此外,遥感图像中目标尺寸大小不一,对于一些中小型目标,如车辆、房屋等,难以做到精细化分割。针对以上问题,提出一种多特征图金字塔融合深度网络(MFPNet),该模型利用光学遥感图像和高程数据作为输入,提取图像的多层次特征,然后针对不同层次的特征,分别引入金字塔池化结构,提取图像的多尺度特征,最后,设计了一种多层次、多尺度特征融合策略,综合利用多元数据的特征信息,实现遥感图像的精细化分割。基于Vaihingen数据集设计了相应的对比实验,实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 语义分割 深度卷积神经网络 特征图融合 金字塔池化
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基于特征金字塔的多尺度特征融合网络 被引量：9
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作者 郭启帆 刘磊 +2 位作者 张珹 徐文娟 靖稳峰 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期521-530,共10页
特征金字塔网络(FPN)是CNN网络对图像信息进行表达输出的一种有效方法,在目标检测网络中广泛应用.然而,FPN没有充分地将浅层的细节信息传递到深层的语义特征,存在特征融合不足的缺陷,因而只能依靠深层语义信息来进行预测,从而忽略了网... 特征金字塔网络(FPN)是CNN网络对图像信息进行表达输出的一种有效方法,在目标检测网络中广泛应用.然而,FPN没有充分地将浅层的细节信息传递到深层的语义特征,存在特征融合不足的缺陷,因而只能依靠深层语义信息来进行预测,从而忽略了网络低层细节信息,对各种视觉学习的效果造成了一定的影响.针对FPN存在的以上问题,本文提出基于特征金字塔的多尺度特征融合网络模型,在FPN主干网络的基础上,设计了混合特征金字塔和金字塔融合模块,并结合注意力机制,对特征金字塔进行了多尺度的深度融合.本文在PASCAL VOC2012和MS COCO2014数据集上,以Faster R-CNN作为基础检测器进行实验,验证了MFPN对特征融合的有效性. 展开更多
关键词 特征金字塔网络 多尺度特征融合网络 注意力机制
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基于稠密金字塔特征网络的肝CT图像自动分割方法探讨 被引量：3
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作者 徐洪丽 薛万国 +10 位作者 陈永亮 冷建军 钟诚 张耀 刘坤 王鹏飞 冯健 刘添 刘兵 段振飞 邱明辉 《解放军医学院学报》 CAS 2019年第8期730-733,739,共5页
目的探讨稠密金字塔特征网络在多期腹部增强CT图像上对肝全自动分割的方法与性能。方法收集解放军总医院第一医学中心2015-2018年住院患者腹部增强CT的原始医学数字成像和通信(DICOM)图像20例,其中男性15例,女性5例,年龄均>30岁。使... 目的探讨稠密金字塔特征网络在多期腹部增强CT图像上对肝全自动分割的方法与性能。方法收集解放军总医院第一医学中心2015-2018年住院患者腹部增强CT的原始医学数字成像和通信(DICOM)图像20例,其中男性15例,女性5例,年龄均>30岁。使用Python软件及TensorFlow开源平台进行资料分析,构建稠密金字塔特征网络进行肝自动分割,并与U型网络(U-Net)模型在性能上进行比较。结果本文提出的肝分割方法的DICE系数在动脉期、静脉期、延迟期分别为95.97%、96.22%、96.16%,高于U-Net网络的95.59%、95.85%、95.56%。结论稠密金字塔特征网络在不同期均明显优于U-Net分割网络。 展开更多
关键词 CT图像 肝分割 稠密金字塔特征网络 U-Net分割网络
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