基于语义融合的域内相似性分组行人重识别

无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融合的域内相似性分组行人重识别网络,首先在Baseline网络的基础上添加语义融合层,依次从空间和通道2个方面对中间特征图进行相似特征的语义融合,从而提升网络的自适应感知能力。此外,通过充分利用域内相似性细粒度信息,进而提高网络对全局和局部特征的聚类精准度。通过在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17这3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法的均值平均精度（m AP）和Rank识别准确率与近年无监督跨域行人重识别算法相比有显著提升。     

基于深层特征差异性网络的图像超分辨率算法

传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度深层特征差异性信息并融合,以减少网络传输中上下文信息的损失。第二,提出了差异性特征注意力机制,在扩大网络感受野的同时进一步学习深层特征的差异。第三,以递归的形式连接各模块,增加网络的深度,实现特征复用。将DIV2K数据集作为训练数据集,用4个超分辨率基准数据集对预训练的模型进行测试,并通过与流行算法比较重建的图像获得结果。广泛的实验表明,与现有算法相比,所提算法可以学习到更丰富的纹理信息,并且在主观视觉效果和量化评价指标上都取得最好的排名,再次证明了其鲁棒性和优越性。     

基于分层引导滤波与最近邻正则化子空间的高光谱图像分类

针对高光谱图像中同质异谱现象造成的分类精度较低以及边缘像元在联合空间光谱信息分类时特征易混淆的问题,提出了基于分层引导滤波与最近邻正则化子空间的分类方法.利用主成分分析获得高光谱图像的第一主成分.以第一主成分为引导图像对高光谱图像执行分层引导滤波操作,引导滤波的边缘保护特性,有效阻隔了边缘处类间光谱信息的混淆,并减小了局部区域类内光谱的差异,最后将预处理后的高光谱图像送至最近邻正则化子空间分类器进行分类识别.在Indian Pines,Salinas以及GRSS_DFC_2013高光谱数据集上与现有的方法进行对比实验.结果表明,本文提出的方法在三个数据集上分别取得了98.63%,99.13%与99.42%的总体分类准确率,有着更优的分类精度与可视化效果.