基于多尺度像素特征融合的实时小交通标志检测算法

交通标志检测技术是先进驾驶辅助系统中重要组成部分。真实的驾驶环境中要求交通标志检测系统具备极高的实时性与准确性。轻量级网络MobileNetv2-SSD能够满足检测的实时性,但准确性不足以满足实际需求。本文将MobileNetv2-SSD作为基础网络,提出一种基于像素重排的多尺度像素特征融合方法,并在网络的检测层引入高效通道注意力机制,实现特征增强。在保证算法的实时性的同时,有效提升了小交通标志的检测性能。实验结果表明,本文算法模型能够在真实环境下准确实时地检测小交通标志。在长沙理工大学中国交通标志检测数据集CCTSDB上取得93.2%的mAP,模型大小仅为17.3M,检测每张图像的时间为0.022 s。      

基于Transformer编码器的金融文本情感分析方法

目前针对文本情感分析的研究大多集中在商品评论和微博的情感分析领域,对金融文本的情感分析研究较少。针对该问题,文中提出一种基于Transformer编码器的金融文本情感分析方法。Transformer编码器是一种基于自注意力机制的特征抽取单元,在处理文本序列信息时可以把句中任意两个单词联系起来不受距离限制,克服了长程依赖问题。文中所提方法使用Transformer编码器构建情感分析网络。Transformer编码器采用多头注意力机制,对同一句子进行多次计算以捕获更多的隐含在上下文中的语义特征。文中在以金融新闻为基础构建的平衡语料数据集上进行实验,并与以卷积神经网络和循环神经网络为基础构建的模型进行对比。实验结果表明,文中提出的基于Transformer编码器的方法在金融文本情感分析领域效果最好。     

融合多重自注意力和可变形卷积的多模态脑胶质瘤分割

脑胶质瘤的磁共振图像分割对于脑肿瘤的诊断、手术规划以及放疗等治疗方案的确定具有非常重要的意义．针对现有脑肿瘤分割算法分割精度不高边缘分割不精确,易出现假阳性的问题,本文提出一种基于多重自注意力和可变形卷积的Unet改进模型．模型将原始Unet框架的标准卷积替换为残差模块,以防止模型训练过程中出现梯度消失;通过在瓶颈层加入基于Transformer的多重自注意力模块来提取局部特征和全局上下文信息,以更好地挖掘像素间的相关性;在跨层连接处采用可变形卷积来增强模型对形状感知的敏感性,以提升肿瘤边缘特征的提取能力．实验结果表明,所提算法的分割结果评价指标高于使用同样数据集的其他对比模型,而且对肿瘤边缘的分割更加精确．这表明本文算法是一种有效的脑胶质瘤自动分割算法．     

基于广义中心差分卷积和空间分布机制的CG图像检测

针对数字取证和司法鉴定领域中计算机生成图像检测技术日益增长的现实需求,提出一种基于广义中心差分卷积和空间分布机制的计算机生成图像检测网络。首先,设计了一个包含三个并行独立分支的相关性特征提取模块;随后,将三个分支的输出经串接后输入到通道注意力机制子模块;最后,使用5个附带空间分布机制的深度卷积模块进一步学习图像的分层表示来进行最终决策。在SPL2018和DSToK两个公共数据集上的检测准确率可达94.76%和95.38%,相比最好的对比方法对生成图像的检测准确率提高了3.12%和3.23%。消融实验验证了网络中各模块对于模型整体检测效果的贡献。最后,验证了该网络对JPEG压缩和加性噪声的鲁棒性,即使对质量因子为60压缩后的图像,检测准确率仍可达84%以上。提高了模型的检测准确率及鲁棒性。     

基于前景感知视觉注意的半监督视频目标分割

半监督视频目标分割是计算机视觉领域中的一个研究热点.传统半监督视频目标分割方法的网络模型缺乏对相似目标的判别力,且传统的掩码传播方式对模型的指导能力较弱.本文提出一种基于前景感知视觉注意的半监督视频目标分割方法.三流孪生编码器将输入图像映射到同一特征空间,使得相同目标具有相似的特征.基于前景感知的视觉注意将编码器输出的...     

基于红外探测的无人机群结构特性感知方法

针对现有目标检测算法未考虑无人机群成员之间相互关系,容易出现漏检、误检群成员和未能感知无人机群队形结构特性的问题,提出了一种基于红外探测的无人机群结构特性感知方法。首先,为减少图像中无人机外观特征损失,设计了空间深度-通道注意力模块,该模块结合空间深度转换模块保留判别特征信息的优点和通道注意力关注通道间相关性的特点,提高了检测网络的特征提取能力;其次,为充分利用图像中无人机群成员的位置、边界框大小等结构信息,提出了群成员关系模块,将无人机的结构信息融入到无人机群成员之间的关联信息,提高了检测网络对无人机群成员的检测定位能力。最后,在自建的Drone-swarms Dataset数据集上开展实验验证。实验结果表明：文中提出的无人机群结构特性感知算法的mAP达到了95.9%,较原始YOLOv5算法的mAP提高了约7%,有效提高了无人机群成员的检测精度;同时,检测速度达到59帧/s,实现了无人机群目标的实时检测,进而实现了无人机群队形结构特性的感知。     

融合注意力机制的自编码器推荐算法

为充分获取用户的个性化信息,提高推荐算法的准确性,提出了一种融合注意力机制的自编码器推荐算法。所提算法首先针对数据中蕴含的低阶特征和高阶特征,专门设计了相应的特征提取模块,增强传统编码器的泛化能力和记忆能力,然后利用注意力机制对特征进行融合,得到关于用户偏好信息的向量表示,并通过解码器预测用户对物品的购买意愿,最终实现个性化推荐任务。在ML-100K,ML-1M和Yahoo Music三个数据集上进行实验,并与主流个性化推荐算法进行对比,本文算法在Precision,Recall,F1值和归一化折损累计增益(NDCG)四个指标上均有较大的提升。在互联网推荐场景下,本文算法能够充分挖掘出用户的偏好信息,为用户提供高质量的推荐结果即给出合理的物品购买决策建议,从而最大化满足用户需求。