空间和通道注意力多级别特征网络图像语义分割

图像语义分割模型在提取特征的过程中由于不断的下采样使得空间位置丢失,分割效果较差,针对该问题,提出了融合空间和通道注意力多级别特征来构造学习网络的方法.首先针对具有高级别特征的语义信息路径引入了通道注意力模块,在预训练模型Resnet101提取的特征图上,显式地建模通道之间的相互依存关系,确定每层特征图上需要重点关注的...     

基于偏移注意力机制和多特征融合的点云分类

三维点云由于受到雾、雨和雪等自然天气条件的影响较小而受到了广泛的关注,在交通、能源和医疗等多个领域得到了广泛的应用,其中点云分类旨在划分三维点云数据的类别,为不同领域决策者提供信息,实现解决方案的制订,对自动驾驶、故障诊断和医学影像分析等具有重要意义。点云分类的应用前景广阔,但目前仍面临着诸多挑战。由于点云的无序性、稀疏性和有限性等特点,传统的图像处理和计算机视觉方法难以直接应用于点云数据分析,直接利用卷积神经网络不能有效提取点云特征,部分模型的特征提取不够充分,局部和全局的信息未能有效的利用,可能丢失重要特征信息。针对上述问题,提出一种实现点云的局部和全局特征相结合的多特征融合模块,并结合偏移注意力机制嵌入多特征融合模块实现较深层次点云特征的提取,同时引入残差结构充分利用浅层提取的特征,防止网络过深导致浅层特征丢失。在ModelNet40和ScanObjectNN分类数据集上进行训练和测试,并对实验进行了消融研究和部分数据可视化。实验结果发现该模型在ModelNet40上的分类总体准确率为93.6%,与PointNet、LDGCNN和PCT等模型相比,分类总体准确率分别提高了4.4、...     

基于注意力机制和特征融合的网络威胁情报技战术分类研究

在威胁情报包含的信息中,与网络攻击相关的战术、技术、程序（TTPs）是最能刻画组织行为的关键信息。但是,TTPs信息抽象层次高,并且通常存在于语法结构不规则的网络威胁情报文本中。这导致传统的人工分析方法以及基于特征工程的机器学习方法难以快速有效地从中分类出TTPs。使用单一的深度学习特征提取器则因无法提取文本语意中完整的邻域特征和序列特征,导致技战术分类精度低。针对上述问题,本文提出一种基于注意力机制和特征融合的深度学习模型：ACRCNN,用于网络威胁情报中的战术与技术的分类。该模型通过卷积与循环神经网络同时提取网络威胁情报文本中的邻域与序列信息,再由卷积层与池化层进行深层次的特征抽取与降维,完成特征融合。然后,通过注意力层完成特征加权,最终经由全连接层完成战术与技术的分类。实验结果表明,ACRCNN在战术、技术分类任务中表现优异,在F1指标上达到了91.91%、83.86%,对比现有模型,分别提高了2.46%和4.94%。     

基于注意力机制的细粒度图像分类

针对细粒度图像分类中数据分布具有小型、非均匀和不易察觉类间差异的特征,提出一种基于注意力机制的细粒度图像分类模型.首先通过引入双路通道注意力与残差网络融合对图像进行初步特征提取,然后应用多头自注意力机制,达到提取深度特征数据之间细粒度关系的目的,再结合交叉熵损失和中心损失设计损失函数度量模型的训练.实验结果表明,该模型在两个标准数据集102 Category Flower和CUB200-2011上的测试准确率分别达94.42%和89.43%,与其他主流分类模型相比分类效果更好.     

注意力机制下的多层次特征融合图像去雾算法

提出一种基于注意力机制的多层次特征融合的图像去雾算法.该算法通过残差密集网络和自校准卷积网络来提取不同尺度的特征,再利用双重注意单元和像素注意力将特征融合重建.同时采用一种由均方误差损失、边缘损失和鲁棒性损失函数相结合的损失函数,可以更好地保留细节特征.实验表明,该算法与其他去雾算法相比在峰值信噪比和结构相似度指标上得到一定的提高,去雾图像在主观视觉上取得了较好表现.     

基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法

在对中分辨率遥感图像进行场景分类时,传统的特征提取方法无法提取全面的特征,若使用卷积神经网络进行场景分类,同一大小的卷积核无法提取尺寸大小各异的地物特征,导致分类精度降低.为了提取不同尺寸的地物特征,提高分类精度,本文提出一种基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法.对传统的卷积神经网络进行改进以适应中分辨率遥感数据集,并在其基础上添加多尺度池化,将连接多层次的特征图谱输入到全连接层进行分类.实验表明,多层特征融合方法提取的特征信息比单层多尺度池化方法提取的特征信息更全面,分类效果更优.与其他的传统分类方法相比,本文方法获得更好的分类结果.     

基于注意力机制的双分支肺炎图像分类网络

目前许多肺炎图像分类网络大多采用单分支网络对输入图像进行特征提取,这在一定程度上忽略了图像不同维度的特征信息。为了优化这种问题,提出一种融入注意力机制的双分支肺炎图像分类网络,利用VGG16网络和加入可分离卷积以及融入卷积注意力模块(convolution block attention module, CBAM)的CNN卷积神经网络进行双分支特征提取,能够关注到肺炎图像不同层次的特征信息,将2种网络分支的特征进行不同维度的融合,最后输入全连接层进行分类判决。结果表明,该网络在正常肺部、病毒性肺炎、新型冠状病毒肺炎(COVID-19)X-ray图像组成的测试集上取得了95%的平均准确率。经过消融试验证明,该网络加入的可分离卷积模块、注意力模块和特征融合对减少网络参数、提高网络分类的准确率起到明显作用。与其他网络的性能对比也表明该网络在肺炎图像分类上表现出较高的准确率和较强的鲁棒性。     

基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类

高分辨率遥感图像场景分类广泛应用于土地监测、环境保护及城市规划等诸多领域.现有场景分类方法不能很好地结合局部纹理信息和全局语义信息,同时各通道特征之间的关系没有得到有效挖掘.因此,本文提出了一种基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类模型.通过卷积网络提取遥感图像的多尺度特征;随后采用特征融合单元建立多尺度特征间的局部-全局关系,基于多头自注意力机制的Inter-Channel Transformer在通道维度对融合后的特征建模,并推导特征在通道间的关系,进一步扩大全局感受野,以捕捉其语义结构信息,有效提高了网络的分类精度.在数据集AISC和SIRI-WHU上,本文所提算法的整体分类准确率(OA)分别为95.70%和94.00%,超过了当前最新的研究算法,证明了所提模型在高分辨率遥感图像场景分类任务中的有效性.     

从全局到局部：双注意力融合去雾网络

为了处理现有的基于卷积神经网络去雾方法只使用单一的注意力、很难生成细节生动的清晰图像,且容易导致色彩失真的问题,提出了一个全局与局部注意力融合的图像去雾方法,以获得正常清晰度和无色彩失真的去雾图像。首先利用通道注意力将输入的有雾图像在通道维度切分为两部分,一部分送入通道像素注意力通道抽取局部特征,另一部分送入Transformer通道学习全局特征,然后利用像素注意力对两个通道学习的特征进行融合,将上述模块作为基本单元组合为一个多级U型去雾网络,增加残差连接缓解上下采样导致的细节信息丢失,最后在网络底层加入一个Transformer模块学习全局信息。在多个公开可用的去雾图像数据集RESIDE SOTS Indoor、RESIDE SOTS Outdoor上测试所提方法的有效性,结果表明：对比经典的去雾方法,所提网络生成的图像细节更丰富并且色彩失真最少;在RESIDE SOTS Outdoor数据集上,相比经典的FFA-Net,峰值信噪比提高1.16 dB,相比GridDehazeNet,峰值信噪比提高3.68 dB。提出的全局与局部注意力融合方法能有效地去除雾霾,提升图像的对比度与清晰度...     

利用特征子空间评价与多分类器融合的高光谱图像分类

为应对高光谱图像分类中的特征高维度问题,提出一种基于多分类器融合的高光谱图像分类方法.利用高光谱数据相邻波段的高相关性,通过自适应子空间分解产生多个特征子空间,进而训练生成子分类器;利用ReliefF-S算法,对各特征子空间进行评价并生成各子分类器的权重,最终通过加权表决融合实现分类决策.实验表明,所提方法可有效规避高维特征问题并提升分类性能.     

一种基于特征融合的图像检索方法

特征提取是图像检索的重要步骤,特征提取的好坏对检索结果至关重要．本文融合颜色和纹理特征来表示图像,并分析了单一特征的适用图像类．实验表明,融合特征方法可以得到更好的检索效果．     

基于特征融合注意力的小样本语义分割算法

针对小样本语义分割任务中对查询图片的信息利用不充分的问题,提出一种基于特征融合注意力的小样本语义分割算法。首先,利用共享主干网络编码支持图片和查询图片,从而获取图片的深度特征;然后,利用注意力机制获取支持特征和查询特征的强关联语义信息,从而构造任务注意力特征图;最后,提出一种多特征注意力融合模块,它能够自适应融合多种特征的深层语义信息并进行特征解码,从而获取目标物体的分割掩码。在PASCAL-5ⁱ和COCO-20ⁱ公开数据集进行了实验,结果表明,所提出模型比当前主流的小样本语义分割模型在1-way 1-shot和1-way 5-shot任务中分割得更加精准,尤其是在更具有挑战性的COCO-20ⁱ数据集上,所提出模型在1-shot的设定下达到了28.8%的mIoU和62.1%的FB-IoU,在5-shot设定下达到了36.9%的mIoU和64.8%的FB-IoU。     

基于多级别特征融合的医学图像检索技术

针对医学胸部CT扫描图像,在分别研究单一特征检索算法基础上,提出了基于底层—底层和底层—高层两种级别的特征融合检索方法。据此,用VC#和SQL server2005实现了一个图像检索原型系统,验证了所提方法的有效性。     

基于注意力的多质量图像融合方法

为了降低视频传感器网络中的网络负载,减少能量消耗、降低时延,提出了一种分层的基于注意力模型的多质量图像融合方法.通过对节点的结构化部署及视图间的区域映射,建立了基于动态注意力的节点唤醒机制.通过使用低层节点采集的高质量图像对高层节点低质量图像的融合,使注意力目标得到增强.实验结果证明了该融合方法的有效性.     

基于特征融合的快速图像去雾方法

针对图像去雾问题, 提出一种基于特征融合的快速单幅图像去雾方法, 解决了暗通道方法存在的块效应问题. 该方法先采用基于K均值聚类的暗通道先验求得粗尺度下的透射率, 再通过分析雾对成像的影响, 提取有雾图像自身能反映景深变化的饱和度作为细尺度的透射率, 最后通过图像融合技术得到精确的透射率. 通过对
各种真实有雾场景进行测试的实验结果表明, 该方法简单且有效, 能得到理想的去雾效果.     

基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法

针对小目标物体检测精度差的问题,同时不以牺牲速度为代价,本文提出了一种基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法。算法首先由卷积神经网络生成多尺度的特征图,然后采用多级特征融合的方法,将浅层和深层特征图的语义信息相结合,提高特征图的表达能力,接着引入全局注意力模块,对特征图上下文信息进行建模,并捕获通道之间的依赖关系来选择性地增强重要的通道特征。此外,在多任务损失函数的基础上增加一项额外的惩罚项来平衡正负样本。最后经过分类回归、迭代训练和过滤重复边框得到最终检测模型。对所提算法在PASCAL VOC数据集上进行了训练和测试,结果表明该算法能有效地提升小目标物体检测效果,并较好地平衡了检测精度与速度之间的关系。     

基于KCPA提取特征和RVM的图像分类

为了得到更理想的图像分类结果,提高图像分类的效率,提出一种核主成分分析与相关向量机(RVM)相融合的图像分类算法.首先采集大量图像,建立图像数据库,并提取图像特征;然后采用核主成分分析对图像进行选择和降维,减少图像特征数量,消除作用较小的特征;最后通过相关向量机的训练构建图像分类器.采用3个图像数据集进行图像分类实验,实验结果表明,对于3种标准图像数据库的图像,该算法的图像分类正确率大于95%,远高于其他算法的图像分类正确率,且图像分类速度可以满足图像的实际应用要求.     

一种新的多特征融合图像检索方法

为解决图像检索中单一特征检索性能不佳、多特征融合耗时的问题,提出了一种新的融合颜色特征和形状特征的图像检索方法。检索过程分为两个阶段:首先对图像进行圆环分块,提取图像整体和各圆环子块颜色特征向量,以特征向量间距离大小为准则对图像库分类;然后在类内提取图像的ART形状描述符作为形状特征进行相似性度量以实现检索。形状特征提取只在某一类内进行,减小了运算量,同时弥补了颜色特征对图像空间信息丢失的不足,提高了检索准确率。仿真实验取得了较好的检索效果。     

基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复

本研究针对现有图像修复方法不能有效地分离结构和纹理信息,修复结果往往会出现边界模糊、结构扭曲等伪影问题,提出了基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法。人脸图像修复方法分为两阶段,第一阶段,通过结构重建器网络提取样式向量,按照StyleGAN所述的原理分为粗尺度特征、中尺度特征和精细特征三组,插入到预先训练好的StyleGAN生成器中,产生初步的修复结果;第二阶段通过构建纹理生成网络并使用上下文注意力机制,注意力分数由注意力计算模块计算,注意力转移模块根据较高级别特征图和注意力分数来填充较低级别特征图中的对应缺失区域,以细化上一阶段初步的人脸修复结果。在CelebA-HQ数据集上的训练并进行测试,本文的方法在定量和定性分析两个方面均优于现有方法。因此,基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法能够有效地修复缺损人脸图像,大大减少了边界过度平滑和存在纹理伪影的问题。