结合亮度约束的双分支结构暗光图像增强算法

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作者 杨海潮 李新凯 +1 位作者 张宏立 孟月 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期250-259,共10页

暗光图像增强是图像处理中的一个重要问题,其算法性能会影响人眼视觉感知与后续计算机视觉任务,但现有暗光图像增强算法存在内容信息保留与亮度提升平衡性不好的问题。针对此问题,基于CycleGAN提出一种结合亮度约束的双分支结构暗光图... 暗光图像增强是图像处理中的一个重要问题,其算法性能会影响人眼视觉感知与后续计算机视觉任务,但现有暗光图像增强算法存在内容信息保留与亮度提升平衡性不好的问题。针对此问题,基于CycleGAN提出一种结合亮度约束的双分支结构暗光图像增强算法。该算法利用Retinex理论思想,将暗光增强任务解耦为内容信息保留与亮度增强两个子任务。构建双分支结构生成器,利用多尺度卷积与稠密连接网络构建内容特征提取分支网络来处理内容信息保留任务;利用空洞卷积与风格校准注意力机制构建亮度均衡分支网络并结合亮度约束来处理亮度增强任务。通过特征融合模块将两个分支网络的输出结果进行融合与解码,得到增强后的图像。此外,通过亮度响应函数来扩充暗光图像数据集,增加训练数据的多样性。实验结果表明:相比于当前主流算法,该算法增强后的暗光图片具有更好的人眼主观视觉效果,同时在PSNR、SSIM、NIQE、Histogram等客观评价指标上也具有明显优势。 展开更多

关键词 暗光图像增强 循环生成对抗网络 双分支结构 稠密连接网络

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改进并行双分支结构的实时性语义分割算法研究

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作者 苗思琦 杜煜 +2 位作者 严超 徐成 孙慧荟 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期233-240,共8页

实时性语义分割由于其轻量化的网络和较快的推理速度在智能驾驶的道路场景中具有重要的应用价值。为解决道路场景中小目标信息丢失和细节被上下文淹没问题,提出了并行双分支结构的DDRPNet模型。设计了PAPPM模块融合不同尺度的语义边缘特... 实时性语义分割由于其轻量化的网络和较快的推理速度在智能驾驶的道路场景中具有重要的应用价值。为解决道路场景中小目标信息丢失和细节被上下文淹没问题,提出了并行双分支结构的DDRPNet模型。设计了PAPPM模块融合不同尺度的语义边缘特性,增强对边界信息的建模能力。在低分辨率分支的1/16、1/32和1/64分辨率特征图后加入坐标注意力机制,以捕获不同尺度下的位置信息和通道信息,填补小目标信息丢失问题。算法在Cityscapes数据集上以46.3 FPS的实时性表现达到了mIoU为76.28%的准确性;在CamVid数据集以95.2 FPS的实时性表现达到了mIoU为73.2%的准确性。实验结果表明,该模型在精度和速度上达到良好平衡,语义分割性能显著提升,在智能驾驶领域有潜在应用前景。 展开更多

关键词 实时性语义分割 双分支结构 坐标注意力机制 智能驾驶

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双分支结构的多层级三维点云补全 被引量：1

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作者 邱云飞 王宜帆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期272-282,共11页

为了缓解现有点云补全方法在特征提取过程中很难平衡局部特征和全局特征的问题,提出了一种双分支结构的多层级点云补全算法。利用两个独立的分支网络分别提取出输入点云的局部特征信息和全局特征信息,再将两种特征信息进行拼接形成特征... 为了缓解现有点云补全方法在特征提取过程中很难平衡局部特征和全局特征的问题,提出了一种双分支结构的多层级点云补全算法。利用两个独立的分支网络分别提取出输入点云的局部特征信息和全局特征信息,再将两种特征信息进行拼接形成特征向量。使用五层联合感知机将特征向量映射成多个维度,进而提取多维特征信息并将其整合成最终特征向量。采用金字塔结构在256、512、1024特征维度上对最终特征向量进行特征解码,预测三种不同分辨率的点云。引入鉴别器网络,通过联合训练鉴别器产生的对抗损失和分层重建点云产生的补全损失去优化网络。在ShapeNet数据集上进行实验,算法显著提升了点云补全精度,并且在缺失大面积点云时也能恢复出较为完善的物体形状。 展开更多

关键词 三维点云 形状补全 深度学习 双分支结构 鉴别器网络

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基于双分支结构的融合多特征微博传播行为预测算法 被引量：3

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作者 曾辉 淦修修 +1 位作者 彭俊 袁伟民 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第26期10822-10828,共7页

随着微博平台的高速发展,微博转发行为预测已经成为舆情分析领域中一个热门的研究主题。针对该任务,提出一种添加多层间接粉丝用户权威度信息,基于双分支网络结构模型的微博转发行为预测算法。该方法通过对原始微博进行分析,运用潜在狄... 随着微博平台的高速发展,微博转发行为预测已经成为舆情分析领域中一个热门的研究主题。针对该任务,提出一种添加多层间接粉丝用户权威度信息,基于双分支网络结构模型的微博转发行为预测算法。该方法通过对原始微博进行分析,运用潜在狄利克雷分布模型(latent Dirichlet allocation,LDA)算法提取内容特征、构建用户关系网络提取间接关注用户权威度特征等多元特征,构建基于双分支结构神经网络模型预测微博传播行为。实验结果表明,预测模型相比于其他算法在均方根误差(root mean squard error,RMSE)、平方绝对误差(mean absolute error,MAE)评估指标上都有较好的提高,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 主题内容 关系网络 神经网络 双分支结构

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基于双分支结构的电网外部入侵预警识别方法 被引量：7

5

作者 王南 徐世超 +4 位作者 欧阳超 高峰 魏昊焜 马磊 杨彪 《智慧电力》 北大核心 2022年第6期35-41,78,共8页

针对电力网络场景下外部入侵目标的预警识别问题,提出了一种基于双分支结构的预警识别方法。首先,利用加权重采样分支提高对尾部类的识别准确率。其次,提出动态特征集成模块解决目标尺度大小不一的问题,并基于Sigmoid函数的分支融合策略... 针对电力网络场景下外部入侵目标的预警识别问题,提出了一种基于双分支结构的预警识别方法。首先,利用加权重采样分支提高对尾部类的识别准确率。其次,提出动态特征集成模块解决目标尺度大小不一的问题,并基于Sigmoid函数的分支融合策略,有效地融合尾部类特征和随机采样分支提取的通用特征。最后,使用数据集验证了所提方法分类的有效性。 展开更多

关键词 电力网络 外部入侵目标 预警识别 双分支结构

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结合双分支结构和无配对GAN的低光图像增强 被引量：3

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作者 李治杰 陈明 冯国富 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第19期201-210,共10页

为了解决大部分基于CNN的低光图像增强方法边缘模糊、噪声抑制不足以及对配对数据的依赖等问题,使用生成对抗网络,在生成器上引入双分支结构,可在低光图像和正常光图像无配对的情况下,进行端到端训练。第一个分支使用类U-Net结构的网络... 为了解决大部分基于CNN的低光图像增强方法边缘模糊、噪声抑制不足以及对配对数据的依赖等问题,使用生成对抗网络,在生成器上引入双分支结构,可在低光图像和正常光图像无配对的情况下,进行端到端训练。第一个分支使用类U-Net结构的网络学习低光图像到正常光图像的上下文特征映射,第二个分支以低光图像的全分辨率来保留原图的细节,最后通过一个融合层融合两个分支的结果,获得最终增亮后的图像,同时加入了total variation loss来抑制图像噪声。在六个公开数据集(MEF、LIME、NPE、VV、ExDark、LOL)上进行了定性比较和定量实验。实验结果表明该方法在BRISQUE,NIQE和PIQE三种基准测试中优于其他对比算法,平均值分别为17.55、3.74和8.45。该算法增强后的图像边缘细节清晰,减弱了图像噪声。 展开更多

关键词 低光 图像增强 生成对抗网络 无监督学习 双分支结构

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基于双分支注意力机制的指纹纹型分类

7

作者 赵东越 石磊 丁锰 《智能系统学报》 北大核心 2025年第4期936-945,共10页

针对现有指纹分类算法中存在的低质量指纹难以识别、特征信息提取不充分以及提取过程中信息丢失的问题,提出一种基于双分支注意力机制的指纹纹型分类算法。算法通过提取方向场和进行Gabor滤波的双分支网络进行特征融合,充分利用指纹图... 针对现有指纹分类算法中存在的低质量指纹难以识别、特征信息提取不充分以及提取过程中信息丢失的问题,提出一种基于双分支注意力机制的指纹纹型分类算法。算法通过提取方向场和进行Gabor滤波的双分支网络进行特征融合,充分利用指纹图像的纹线特征和全局特征;提出的组合激活函数和综合注意力机制模块充分提取卷积分支上的空间特征和通道特征信息,减少提取过程中的信息丢失;设计分支特征融合模块对双分支输出的特征图进行加权,充分融合特征信息;最后引入改进的交叉熵损失缓解样本分布不平衡的问题。实验结果表明,所提算法在自建纹型数据集的4类指纹分类中取得了99.08%的准确率,在准确率、F1分数和曲线下面积指标方面均优于其他网络模型,验证了本文算法在纹型分类任务上的有效性和优越性。 展开更多

关键词 图像处理 指纹分类 双分支结构 注意力机制 特征融合 超参数 激活函数 深度学习

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基于边缘特征细化的轻量级双分支遥感图像语义分割方法

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作者 李秀娟 刘中胜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期25-30,共6页

遥感图像的语义分割在土地资源利用、城市规划和军事侦察等很多领域都有广泛的应用。文中针对遥感图像数据集样本分布不均衡、小目标物体难以识别的问题,提出一种结合边缘检测特征细化的轻量级双分支结构语义分割方法。该方法主体对空... 遥感图像的语义分割在土地资源利用、城市规划和军事侦察等很多领域都有广泛的应用。文中针对遥感图像数据集样本分布不均衡、小目标物体难以识别的问题,提出一种结合边缘检测特征细化的轻量级双分支结构语义分割方法。该方法主体对空间细节分支和语义分支建立动态特征关联,实现双分支特征的协同增强与自适应聚合;设计边缘特征细化分支,通过残差跨层连接和特征细化方法的添加,在保持语义一致性的同时,进一步提升分割边界的锐度。对比实验结果有效证明了所提方法的分割精度有明显提高,小目标物体的识别度更高。提出的模型在数据集Vaihingen上的平均像素精度(mPA)和平均交并比(mIoU)两个指标分别提高3.83%和2.74%,证明了所提方法在遥感图像语义分割领域的适用性。 展开更多

关键词 遥感图像 双分支结构 语义分割 动态特征关联 交叉注意力 特征融合

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基于双分支残差交叉注意力的点云数据处理网络

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作者 王家贤 冯秀芳 +1 位作者 崔海航 曹若琛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1256-1264,共9页

针对三维点云处理方法缺少对点的坐标信息和额外特征的综合考虑,导致特征表示不充分、稀疏点云鲁棒性下降等问题,提出一种基于双分支残差交叉注意力的点云数据处理网络DB-RCANet。采用上下两个具有不同特征提取网络结构的分支,上分支仅... 针对三维点云处理方法缺少对点的坐标信息和额外特征的综合考虑,导致特征表示不充分、稀疏点云鲁棒性下降等问题,提出一种基于双分支残差交叉注意力的点云数据处理网络DB-RCANet。采用上下两个具有不同特征提取网络结构的分支,上分支仅输入点云坐标信息,关注点云的空间几何特征,下分支输入点云额外特征(法向量或RGB颜色),关注点云的语义信息;利用并行残差交叉注意力模块捕捉坐标和额外特征之间的复杂依赖关系,自适应增强坐标和特征信息;引入通道空间注意力机制融合坐标和特征信息获得分类分割结果。该模型在ModelNet40和ShapeNet数据集上精度达到93.8%和86.3%,优于目前主流网络。 展开更多

关键词 点云 深度学习 双分支结构 残差交叉注意力 通道空间注意力 形状分类 部件分割

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融合注意力的双分支时空卷积脑电识别网络

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作者 谷学静 周记帆 郭志斌 《现代电子技术》 北大核心 2025年第18期159-164,共6页

针对运动想象脑电信号特征表达能力弱、分类识别准确率低等问题,提出一种融合注意力机制的双分支时空卷积运动想象识别网络。为解决数据量少的问题,提出一种改进的滑动窗口技术进行数据增强;然后将数据输入到特征提取网络中,采用双分支... 针对运动想象脑电信号特征表达能力弱、分类识别准确率低等问题,提出一种融合注意力机制的双分支时空卷积运动想象识别网络。为解决数据量少的问题,提出一种改进的滑动窗口技术进行数据增强;然后将数据输入到特征提取网络中,采用双分支结构同时提取时间和空间特征。时间分支上,采用多尺度时序卷积提取不同尺度下的时间特征;空间分支上,使用深度可分离卷积提取深层次的空间特征。最后,采用注意力机制为融合特征动态分配权重。与其他方法的对比结果表明,所提出的网络模型具有较好的分类性能和泛化能力。 展开更多

关键词 脑电信号 运动想象 多尺度时序卷积 双分支结构 数据增强 注意力机制

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基于多级特征编码与双分支引导重构的图像去雾网络

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作者 张鑫琪 田莹 李义荣 《液晶与显示》 北大核心 2025年第10期1557-1567,共11页

针对现有去雾技术在处理有雾图像时因细节特征丢失和全局信息不足而导致图像质量下降的问题,提出了一种基于多级特征编码与双分支引导重构的图像去雾网络HEDGR-Net。首先,在编码阶段引入结构增强卷积与非局部注意力机制,有效提取图像中... 针对现有去雾技术在处理有雾图像时因细节特征丢失和全局信息不足而导致图像质量下降的问题,提出了一种基于多级特征编码与双分支引导重构的图像去雾网络HEDGR-Net。首先,在编码阶段引入结构增强卷积与非局部注意力机制,有效提取图像中不同尺度的关键结构与上下文信息;其次,在解码阶段设计线性解码与上采样解码并行的双分支结构,并设计全局感知引导模块将结果进行融合,提取图像整体风格向量以增强重建一致性;最后,在输出阶段引入注意力增强残差连接模块,将解码阶段的特征与原始输入特征加权融合,进一步提升去雾图像的视觉质量。此外,采用L2损失、SSIM损失和TV损失相结合的复合损失函数,有效提升了图像细节的恢复能力和结构的一致性。在合成客观数据集SOTS-outdoor中,PSNR和SSIM分别达到了27.54 dB和0.957 0;在真实有雾数据集RTTS中,BRISQUE和Entropy分别为26.99和8.77。与传统算法AOD-Net相比,HEDGR-Net在PSNR上提升了约21.7%,SSIM提升了约5.0%,BRISQUE下降了约19.2%,Entropy提升了约3.9%,在多个指标上均表现出明显优势。所提方法能够提高图像的细节恢复能力与整体亮度的一致性,有效改善传统去雾方法去雾不彻底、色彩偏移等问题。 展开更多

关键词 计算机视觉 图像去雾 多级特征融合 双分支结构 注意力机制

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基于ConvNeXt与双特征提取分支的水体提取方法

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作者 周珂 常然然 +3 位作者 徐西志 苗茹 张广雨 王嘉茜 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第5期1264-1279,共16页

由于复杂的光谱混合物、地物边界模糊、环境噪声等因素的共同作用,从高分辨率遥感图像中准确识别水体边界极具挑战性。针对此问题,在PSPNet的基础上提出基于ConvNeXt与双特征提取分支的水体提取方法(CoNFM-Net)。在编码器阶段,以ConvNeX... 由于复杂的光谱混合物、地物边界模糊、环境噪声等因素的共同作用,从高分辨率遥感图像中准确识别水体边界极具挑战性。针对此问题,在PSPNet的基础上提出基于ConvNeXt与双特征提取分支的水体提取方法(CoNFM-Net)。在编码器阶段,以ConvNeXt代替ResNet50作为主干网络,利用逆瓶颈层、大卷积核等设计来增强网络的特征提取能力。在解码器阶段,设计了多尺度特征融合和上下文信息增强的双特征提取分支结构,多尺度特征融合分支为有效利用主干网络产生的多层次特征图,设计了一种双向特征融合模块(BiFFM),以解决边界识别中尺度不一致的问题;上下文信息增强分支为提高全局信息的利用率,将主干网络输出的深层特征图通过全局上下文信息获取模块(GCIM)。同时,将经过多尺度特征融合分支的最深层特征图与其进行拼接,增强模型对水体边界细节的捕捉能力。实验结果表明,该方法在LoveDA数据集、高分二号(GF-2)数据集及Sentinel-2数据集上的平均交并比和F1分数分别为89.64%、94.32%,92.60%、96.16%及93.72%、96.73%,且在同样环境下,与U-Net、DANet、CMTFNet等语义分割算法相比,该算法CoNFM-Net具有一定优势。 展开更多

关键词 水体提取 ConvNeXt 高分辨率遥感影像 特征融合 双特征提取分支结构

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双分支GAN与注意力机制的火灾隐患检测算法 被引量：1

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作者 李牧 何金诚 杨恒 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第14期228-239,共12页

针对传统火灾报警在夜间等极端天气下效果不佳,受限于复杂环境等问题,提出一种基于红外与可见光图像融合的火灾预警算法。在生成对抗网络(GAN)中设计并提出双分支注意力结构。其中一条分支通过密集残差子网提取更多鲁棒的特征信息,另一... 针对传统火灾报警在夜间等极端天气下效果不佳,受限于复杂环境等问题,提出一种基于红外与可见光图像融合的火灾预警算法。在生成对抗网络(GAN)中设计并提出双分支注意力结构。其中一条分支通过密集残差子网提取更多鲁棒的特征信息,另一条分支通过注意力子网(efficient coordinate channel attention group,ECCAG)弥补空间信息的缺失,以最大限度获取更多高频细节特征,设计并提出了一种调节损失作为损失函数,通过改进GAN算法得到融合图像,根据提出的火灾预警算法判断是否存在火灾隐患。实验结果表明:改进GAN算法得到的融合数据集目标检测的平均准确率为96.19%,相较于单一红外数据集与原始GAN算法数据集的目标检测平均准确率分别提高了11.09个百分点与6.2个百分点,在公开数据集TNO与LLVIP数据集上测试火灾患检测准确率为97.45%。结果表明,火灾预警算法可以在未发生火灾时及时预警,针对不同场景都可得到显著的检测效果。 展开更多

关键词 生成对抗网络 图像融合 早期火灾预警 双分支结构 注意力机制

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一种场景自适应的双分支牛脸高效识别算法 被引量：3

14

作者 焦杰 齐咏生 +2 位作者 刘利强 李永亭 王朝霞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3251-3261,共11页

随着智慧牧业的高速发展,牛脸识别已成为牛场智能化养殖的关键,但牛场养殖环境复杂且动物的自主能动性差,导致牛脸数据采集与识别过程会受到模糊、遮挡和光照等环境因素的严重干扰.针对此问题,提出一种复杂场景自适应选择双分支牛脸高... 随着智慧牧业的高速发展,牛脸识别已成为牛场智能化养殖的关键,但牛场养殖环境复杂且动物的自主能动性差,导致牛脸数据采集与识别过程会受到模糊、遮挡和光照等环境因素的严重干扰.针对此问题,提出一种复杂场景自适应选择双分支牛脸高效识别算法.该算法首先设计了基于像素融合的数据增强策略,通过Beta分布计算融合系数,将牛的左右脸图像按融合系数进行像素级整合,在丰富样本特征信息同时,增强网络学习模糊和遮挡下的牛脸特征,提升网络对复杂场景的泛化能力;其次,在主干特征提取网络中引入一种新型注意力机制CDAA(Composite Dual-branch Adaptive Attention),可随着场景信息变换,自适应加强通道与空间注意力分支的权重,提高网络在复杂场景下的特征筛选能力;之后,设计FaceNet与U-LBP(Uniform Local Binary Patterns)结合的双分支特征提取结构,并将提取的特征向量实现自适应加权融合,增加网络在过亮或过暗环境下的鲁棒性;最后,在损失函数中加入改进交叉熵损失(Focal Loss),根据场景信息复杂度动态调控权重系数,实现对难易分类样本自主控制.为检测算法的有效性和实时性,在特定数据集上进行消融试验,与多种典型识别算法进行对比.实结果表明,提出的算法能很好满足实时性要求,在开集测试集上准确率达到87.53%,识别速度达到108帧/s,且在复杂场景下,识别效果均优于对比网络. 展开更多

关键词 复杂场景 图像融合 双分支结构 牛脸识别 场景自适应

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双侧分支结构管道内粉尘爆炸传播规律 被引量：2

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作者 李刚 崔震 +1 位作者 胡朋 倪磊 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期734-740,共7页

为探究粉尘爆炸在工业除尘管网中的传播规律,基于1 m^(3)粉尘爆炸测试系统和自主设计的双侧分支结构管道,对双侧分支结构管道内玉米淀粉爆炸火焰传播速度和超压峰值的变化规律展开研究.实验结果表明:三种粉尘质量浓度下,火焰在主管道内... 为探究粉尘爆炸在工业除尘管网中的传播规律,基于1 m^(3)粉尘爆炸测试系统和自主设计的双侧分支结构管道,对双侧分支结构管道内玉米淀粉爆炸火焰传播速度和超压峰值的变化规律展开研究.实验结果表明:三种粉尘质量浓度下,火焰在主管道内的传播速度随传播距离增加均呈持续上升趋势,双侧分支结构对火焰传播具有弱化作用,且距离点火端越近,弱化作用越显著;双侧分支结构的安装位置会影响管道内超压峰值,其在距离点火端较近时呈持续衰减趋势,距离点火端较远时呈先快速下降后上升再缓慢衰减趋势.以上研究为除尘系统的防爆设计提供参考和依据. 展开更多

关键词 双侧分支结构管道 粉尘爆炸 火焰传播速度 爆炸超压峰值 玉米淀粉

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基于无人船的双分支解码轻量型分割网络研究

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作者 刘丹 张建杰 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第3期175-181,共7页

为保证水面无人艇(USVs)进行水上任务时能够顺利航行,需要对河道信息进行精确的提取,因此,对河道语义分割的网络模型进行了研究。针对河道图像分割中类间不一致和类内不一致的问题,文中提出了分割网络DBDL-Net,网络中设计双分支解码结... 为保证水面无人艇(USVs)进行水上任务时能够顺利航行,需要对河道信息进行精确的提取,因此,对河道语义分割的网络模型进行了研究。针对河道图像分割中类间不一致和类内不一致的问题,文中提出了分割网络DBDL-Net,网络中设计双分支解码结构和双重损失函数,分别把握语义信息和空间信息;同时在编码部分设计了多尺度残差的轻量模块,一方面减少参数,一方面以不同的比例捕捉特征信息。最后在USVIn-land数据集上对模型进行消融和对比实验,实验结果表明:DBDL-Net的精确度和平均交并比最终达到了93.619%和87.682%,与其他先进分割网络相比,DBDL-Net也具有更佳的综合表现。 展开更多

关键词 水面无人艇 DBDL-Net 双分支解码结构 双重损失函数 多尺度残差的轻量模块

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一种边缘梯度插值的双分支deeplabv3+语义分割模型 被引量：4

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作者 王潇棠 闫河 +1 位作者 刘建骐 张烨 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期604-612,共9页

针对deeplabv3+解码器采用双线性插值的单一分支结构易导致图像的高频分量损失、语义分割精度不高的问题,采用索伯(Sobel)算子计算各像素点沿不同方向的边缘梯度值并结合双三次插值算法,提出一种边缘梯度插值方法;在此基础上,对1/8输入... 针对deeplabv3+解码器采用双线性插值的单一分支结构易导致图像的高频分量损失、语义分割精度不高的问题,采用索伯(Sobel)算子计算各像素点沿不同方向的边缘梯度值并结合双三次插值算法,提出一种边缘梯度插值方法;在此基础上,对1/8输入图像与编码器输出采用边缘梯度2倍上插值再经特征融合和边缘梯度2倍上插值操作,并与1/4输入图像经特征融合后再进行边缘梯度4倍上插值操作,从而提出一种边缘梯度插值的双分支deeplabv3+意义分割模型。对比实验结果表明,本文方法在VOC2012数据集上较原分割模型平均交并比指标有2.2%的提升,且对图像边缘细节分割有较好的视觉效果。 展开更多

关键词 边缘梯度 图像插值 双三次插值 双线性插值 deeplabv3+ 双分支结构 解码器 语义分割

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交互注意力融合的眼底图像分类方法 被引量：1

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作者 向凡 王茜玉 +2 位作者 蒋舒颖 李志明 张俊然 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期93-97,共5页

针对眼底图像分类任务中病灶区域比较分散、局部纹理细节相似度高的问题,提出一种融合Contextual Transformer(COT)与卷积神经网络(CNN)的并行网络。首先,为了充分发挥2个分支在提取全局与局部特征方面的优势,设计了一个新的交互融合模... 针对眼底图像分类任务中病灶区域比较分散、局部纹理细节相似度高的问题,提出一种融合Contextual Transformer(COT)与卷积神经网络(CNN)的并行网络。首先,为了充分发挥2个分支在提取全局与局部特征方面的优势,设计了一个新的交互融合模块,有效地建立两者特征信息之间的联系,同时学习不同尺度特征之间的依赖关系;其次,在Transformer中嵌入COT模块,探索相邻键对之间的远程相关性,更好地捕捉眼底图像病变的复杂分布情况;并在CNN分支引入非对称卷积模块,利用不同维度的卷积核细化局部纹理特征。在眼底图像ODIR公开数据集上,该模型获得93.4%的准确率,结果表明:该模型能有效融合全局和局部特征,在眼底图像分类方面具有较好的准确度。 展开更多

关键词 TRANSFORMER 卷积神经网络 双分支结构 交互融合 眼底图像分类

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基于DB-PATNet的棉布瑕疵小样本语义分割

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作者 杨正达 李波 +2 位作者 苏莲花 姚为 田淙文 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1803-1809,共7页

针对棉布生产中棉布瑕疵的小样本特点,采用小样本学习的方法,在PATNet基础上提出一种双分支小样本语义分割网络DB-PATNet。基于瑕疵样本低对比度和尺度差异大的特点,提出双分支解码器结构和双向指导策略;引入结合自注意力的特征转换模块... 针对棉布生产中棉布瑕疵的小样本特点,采用小样本学习的方法,在PATNet基础上提出一种双分支小样本语义分割网络DB-PATNet。基于瑕疵样本低对比度和尺度差异大的特点,提出双分支解码器结构和双向指导策略;引入结合自注意力的特征转换模块,增强模型对新类样本和新域样本的泛化能力。实验结果表明,DB-PATNet网络的mIoU在5-shot设置中相较于PATNet网络提升了2.67%,相比RePRI网络提升了8.84%。在跨域实验中,mIoU在1-shot设置中达到了57.61%,在5-shot设置中达到了64.43%,接近常规语义分割网络的性能。 展开更多

关键词 棉布瑕疵 小样本学习 语义分割 双分支解码器结构 双向指导策略 自注意力 特征转换

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基于特征掩膜的局部遮挡牛脸识别方法 被引量：3

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作者 齐咏生 张新泽 +2 位作者 张嘉英 刘利强 李永亭 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期93-102,共10页

随着智慧牧业的高速发展,牛脸识别已成为牛场智能化养殖的关键,但现实应用场景中牛脸遮挡问题较为严重,影响识别系统的性能。为此,提出一种遮挡物分割辅助牛脸识别的全新双分支网络结构。首先设计一种改进的轻量级U-Net遮挡物分割模型,... 随着智慧牧业的高速发展,牛脸识别已成为牛场智能化养殖的关键,但现实应用场景中牛脸遮挡问题较为严重,影响识别系统的性能。为此,提出一种遮挡物分割辅助牛脸识别的全新双分支网络结构。首先设计一种改进的轻量级U-Net遮挡物分割模型,通过加入深度可分离卷积和多尺度混合池化模块,有效提高分割网络对遮挡物的分割性能。为更好地衰减遮挡物对牛脸识别性能的影响,引入一种多级掩膜生成单元。以不同层级的遮挡分割为输入,构建识别网络不同阶段所对应的掩膜,通过掩膜运算在特征提取的各阶段有效消除遮挡造成的损坏特征信息。最后在自制数据集上进行算法有效性和实时性验证,并与多种最新的典型识别算法进行对比。实验结果表明,本文算法在遮挡牛脸数据集上平均准确率达86.34%,识别速度为54 f/s,且在不同程度遮挡的场景下,识别效果均优于FaceNet网络。 展开更多

关键词 遮挡牛脸识别 图像分割 多级掩膜学习 双分支结构

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