基于生成对抗网络的遥感图像超分辨率重建改进算法

为了获取包含更多高频感知信息与纹理细节信息的遥感重建图像，并解决超分辨率重建算法训练难和重建图像细节缺失的问题，提出一种融合多尺度感受野模块的生成对抗网络（GAN）遥感图像超分辨率重建算法。首先，使用多尺度卷积级联增强全局特征获取、去除GAN中的归一化层，提升网络训练效率去除伪影并降低计算复杂度；其次，利用多尺度感受野模块与密集残差模块作为生成网络的细节特征提取模块，提升网络重建质量获取更多细节纹理信息；最后，结合Charbonnier损失函数与全变分损失函数提升网络训练稳定性加速收敛。实验结果表明，所提算法在Kaggle、WHURS19、AID数据集上的平均检测结果较超分辨率GAN在峰值信噪比、结构相似性、特征相似性等方面分别高出约1.65 dB、约0.040(5.2%)、约0.010(1.1%)。     

结合HarDNet和反向注意力的息肉分割方法

针对结肠息肉的形状、大小、颜色和纹理多样性，息肉与背景相似及结肠镜图像的对比度低等影响分割效果的问题，提出了一种结合HarDNet和反向注意力的U型结构的结肠息肉图像分割网络。所提模型以U型的编码器解码器结构为基础架构：首先，编码器采用HarDNet68为主干网络提取特征，以提升推理速度和计算效率；其次，解码器采用3个反向注意力模块进行边界特征的融合和细化；最后，在编码器和解码器之间通过感受野模块实现多尺度信息的融合，为解码器提供更为详细的边缘信息。该模型编码器和解码器之间的迭代交互机制能够有效地校正预测结果中矛盾冲突的区域，达到提高分割精度的目的。实验结果表明，与现有的方法相比，所提方法在提高分割精度的同时，具有良好的实时性和泛化能力。研究成果可以为结肠息肉的早期筛查提供可靠的依据。     

基于感受野和特征增强的遥感图像实时检测

遥感图像检测在计算机视觉领域中是一项具有挑战性的任务，目前的遥感图像检测方法在提升精度的基础上忽略了速度，而在资源勘测和海上救援等需要实时检测的场景中，提高检测速度也是必不可少的。基于此，提出了一种轻量化的目标检测网络，以实现检测精度和速度的权衡。基于YOLOv4进行设计，将原主干网络替换为剪枝后的MobileNetV2，将特征提取部分的普通卷积计算替换为深度可分离卷积以大幅度减小模型计算量，同时嵌入感受野增强模块和注意力机制模块以提升模型检测精度。在遥感图像数据集上的实验结果表明：所提网络的平均准确率达到了89.80%，检测速度达到33.4 frame/s；与YOLOv4相比，平均准确率仅下降了1.48个百分点，但检测速度提升了近1.5倍；与YOLOv4-Tiny相比，平均准确率提升了9.05个百分点。所提模型实现了速度和精度的权衡，权重仅为44 MB，易于部署，且能满足实时检测场景需要。     

东方奇幻视域下的盛唐兴衰图景——影片《妖猫传》视听语言分析

由陈凯歌执导的中国奇幻电影《妖猫传》，在视听语言表达层面的视觉效果、镜头语言及听觉感受三个层次上，均体现出了较高的拍摄制作水准。首先，通过光线、色彩、场景风格的精妙配合，打造了震撼唯美的视觉效果；其次，运用多种拍摄方式，塑造了以长镜头与运动镜头为主的镜头语言；最后，对听觉感受的孜孜追求，赋予观众奇妙的审美享受。得益于视觉和听觉语言的综合运用，我们可以透过影片《妖猫传》，窥见一幅宏大唯美的东方奇幻视域下的盛唐兴衰图景。     

一种基于密集连接与感受野的穿戴识别深度学习网络

为实现在复杂环境中对电力作业人员穿戴规范的识别，以感受野块网络(Receptive Field Block Network, RFBnet)为基础网络设计了一种穿戴多目标识别网络。该网络引入特征金字塔网络并采用VoVnet的密接方式改进RFBnet的VGG-16主干网络，在保证浅层细节高分辨率的前提下尽可能获取深层语义信息以实现对弱小目标的检测。采用空洞卷积分支构建新的RFB模块以扩大感受野、提取更多的细节特征；将Soft-nms与DIoU-nms结合，设计一种后处理方法进行锚框回归，降低了漏检几率。实验结果表明，在RFBnet-512的基础上，该检测网络的mAP提升了10.09%,检测速度提升了4.7帧/秒；对安全帽、绝缘手套和高压绝缘靴的检测精度分别达到90.9%、67.1%和86.4%,检测速度达到17.5帧/秒。