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基于加权跳动多级特征融合的小目标检测算法
1
作者
吕学强
刘梦可
+1 位作者
韩晶
董志安
《激光杂志》
北大核心
2025年第6期79-88,共10页
目前目标检测技术虽然趋向于成熟,但是对航拍图像的检测仍然存在挑战。针对航拍图像中目标排列密集、背景复杂、小目标数量多导致目标检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv7改进的加权跳动多级特征融合网络WBMFF-YOLO。首先构建多尺度...
目前目标检测技术虽然趋向于成熟,但是对航拍图像的检测仍然存在挑战。针对航拍图像中目标排列密集、背景复杂、小目标数量多导致目标检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv7改进的加权跳动多级特征融合网络WBMFF-YOLO。首先构建多尺度通道分割模块,增强浅层特征图中的空间位置等细节信息;设计加权跳动多级特征融合结构,将之前的Concat采用加权方式进行替换,使不同层级的特征相互补充,增强特征表达的丰富性和鲁棒性;使用感受野协调注意力机制模块对融合后的特征图进行更新,扩大特征图的感受野,减少特征信息损失;为了解决小目标漏检问题,设计新的解耦头加强对小目标的检测能力。实验证明,在VisDrone2021和DOTA1.5数据集上,提出的方法检测精度分别达到56.2%、77.6%。相比于原始YOLOv7,分别提高了7.3%和2.2%,证明了改进方法在航拍图像中的有效性。
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关键词
目标检测
多尺度通道分割
加权跳动多级特征融合
感受野协调注意力
解耦网络
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职称材料
低信噪比下多级特征深度融合的视听语音增强
2
作者
张天骐
沈夕文
+1 位作者
唐娟
谭霜
《通信学报》
北大核心
2025年第5期133-144,共12页
为解决视听语音增强中特征提取受限、模态间的特征融合度低等问题,提出一种在低信噪比下的多级特征深度融合的视听语音增强方法。该方法采用视、听编码网络-视听融合网络-听觉解码网络的结构,在听觉编码网络中设计一种多路协作单元(MCU)...
为解决视听语音增强中特征提取受限、模态间的特征融合度低等问题,提出一种在低信噪比下的多级特征深度融合的视听语音增强方法。该方法采用视、听编码网络-视听融合网络-听觉解码网络的结构,在听觉编码网络中设计一种多路协作单元(MCU);在每层的视觉和听觉编码网络间设计一种视听注意力融合模块(AVAFM);在视听融合网络中设计一种融合加权模块(FWB),将每级输出进行特征优化、动态加权得到更具判别性的特征。最终在TMSV、LGRID视听数据集上的多种低信噪比的实验结果表明,LGRID视听数据集下的平均PESQ、STOI分别提升52.30%~74.06%、46.74%~67.15%,且相比纯音频语音增强,在-5dB、-2dB、1dB低信噪比下的平均PESQ和STOI分别提升38.95%和33.92%,表现出所提网络的高降噪性能和添加视觉信息的有效性。
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关键词
视听语音增强
低信噪比
多级
特征
融合
融合
加权
视听注意力
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职称材料
面向生活垃圾图像分类的多级特征加权融合算法
被引量：
5
3
作者
徐传运
王影
+3 位作者
王文敏
李刚
郑宇
张晴
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第9期146-155,共10页
生活垃圾的有效分类处理是改善社会环境的一项重要措施,传统的垃圾分类算法已经不能满足当前垃圾分类的要求。为了提高生活垃圾分类性能,在深入研究卷积神经网络中不同层次具有不同特征的基础上,提出一种面向生活垃圾图像分类的多级特...
生活垃圾的有效分类处理是改善社会环境的一项重要措施,传统的垃圾分类算法已经不能满足当前垃圾分类的要求。为了提高生活垃圾分类性能,在深入研究卷积神经网络中不同层次具有不同特征的基础上,提出一种面向生活垃圾图像分类的多级特征加权融合算法。构建基于ResNet的特征提取网络,通过多分支网络结构提取并处理图像不同层次的特征信息,在特征融合过程中分析自适应权重融合和固定权重融合对图像分类性能的影响,选取更优的加权融合方法对多级特征进行融合,从而获取更丰富的生活垃圾图像特征信息,提高垃圾分类准确率。实验结果表明,该算法在华为生活垃圾图像数据集上的分类准确率最高可达97.53%,优于其他算法,具有一定的实用价值。
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关键词
垃圾分类
生活垃圾图像
多级
特征
加权
融合
多分支网络
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职称材料
题名
基于加权跳动多级特征融合的小目标检测算法
1
作者
吕学强
刘梦可
韩晶
董志安
机构
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室
出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第6期79-88,共10页
基金
国家自然科学基金(No.62171043)
北京市自然科学基金(No.4232025)
北京市教委科研计划科技一般项目(No.KM202311232003)。
文摘
目前目标检测技术虽然趋向于成熟,但是对航拍图像的检测仍然存在挑战。针对航拍图像中目标排列密集、背景复杂、小目标数量多导致目标检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv7改进的加权跳动多级特征融合网络WBMFF-YOLO。首先构建多尺度通道分割模块,增强浅层特征图中的空间位置等细节信息;设计加权跳动多级特征融合结构,将之前的Concat采用加权方式进行替换,使不同层级的特征相互补充,增强特征表达的丰富性和鲁棒性;使用感受野协调注意力机制模块对融合后的特征图进行更新,扩大特征图的感受野,减少特征信息损失;为了解决小目标漏检问题,设计新的解耦头加强对小目标的检测能力。实验证明,在VisDrone2021和DOTA1.5数据集上,提出的方法检测精度分别达到56.2%、77.6%。相比于原始YOLOv7,分别提高了7.3%和2.2%,证明了改进方法在航拍图像中的有效性。
关键词
目标检测
多尺度通道分割
加权跳动多级特征融合
感受野协调注意力
解耦网络
Keywords
object detection
multi-scale channel segmentation
weighted beating multi-level feature fu-sion
receptive field coordination attention
decoupling network
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
低信噪比下多级特征深度融合的视听语音增强
2
作者
张天骐
沈夕文
唐娟
谭霜
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《通信学报》
北大核心
2025年第5期133-144,共12页
基金
重庆市自然科学基金资助项目(No.cstc2021jcyj-msxmX0836)。
文摘
为解决视听语音增强中特征提取受限、模态间的特征融合度低等问题,提出一种在低信噪比下的多级特征深度融合的视听语音增强方法。该方法采用视、听编码网络-视听融合网络-听觉解码网络的结构,在听觉编码网络中设计一种多路协作单元(MCU);在每层的视觉和听觉编码网络间设计一种视听注意力融合模块(AVAFM);在视听融合网络中设计一种融合加权模块(FWB),将每级输出进行特征优化、动态加权得到更具判别性的特征。最终在TMSV、LGRID视听数据集上的多种低信噪比的实验结果表明,LGRID视听数据集下的平均PESQ、STOI分别提升52.30%~74.06%、46.74%~67.15%,且相比纯音频语音增强,在-5dB、-2dB、1dB低信噪比下的平均PESQ和STOI分别提升38.95%和33.92%,表现出所提网络的高降噪性能和添加视觉信息的有效性。
关键词
视听语音增强
低信噪比
多级
特征
融合
融合
加权
视听注意力
Keywords
audio-visual speech enhancement
low signal-to-noise ratio
multi-level feature fusion
fusion weighted
audio-visual attention
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN912.35 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
面向生活垃圾图像分类的多级特征加权融合算法
被引量：
5
3
作者
徐传运
王影
王文敏
李刚
郑宇
张晴
机构
重庆理工大学人工智能学院
重庆师范大学计算机与信息科学学院
澳门科技大学下一代互联网国际研究院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第9期146-155,共10页
基金
重庆市科委项目(cstc2020jscx-msxmX0086,cstc2019jscxzdztzx0043)
重庆市巴南区科委项目(2020QC413)
重庆市教委项目(KJQN202001137)。
文摘
生活垃圾的有效分类处理是改善社会环境的一项重要措施,传统的垃圾分类算法已经不能满足当前垃圾分类的要求。为了提高生活垃圾分类性能,在深入研究卷积神经网络中不同层次具有不同特征的基础上,提出一种面向生活垃圾图像分类的多级特征加权融合算法。构建基于ResNet的特征提取网络,通过多分支网络结构提取并处理图像不同层次的特征信息,在特征融合过程中分析自适应权重融合和固定权重融合对图像分类性能的影响,选取更优的加权融合方法对多级特征进行融合,从而获取更丰富的生活垃圾图像特征信息,提高垃圾分类准确率。实验结果表明,该算法在华为生活垃圾图像数据集上的分类准确率最高可达97.53%,优于其他算法,具有一定的实用价值。
关键词
垃圾分类
生活垃圾图像
多级
特征
加权
融合
多分支网络
Keywords
garbage classification
domestic garbage images
multi-level features
weighted fusion
multi-branch network
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权跳动多级特征融合的小目标检测算法
吕学强
刘梦可
韩晶
董志安
《激光杂志》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
低信噪比下多级特征深度融合的视听语音增强
张天骐
沈夕文
唐娟
谭霜
《通信学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向生活垃圾图像分类的多级特征加权融合算法
徐传运
王影
王文敏
李刚
郑宇
张晴
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022
5
在线阅读
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职称材料
已选择
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