基于多级残差注意力的X-ray图像超分辨率重建

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作者 张建波 杨璐 +1 位作者 刘佳琦 张祯 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第10期235-241,共7页

针对肺部X-ray图像在超分辨率重建过程中出现的肺部边缘不清晰以及器官纹理模糊等问题,提出一种基于多级残差注意力的X-ray图像超分辨率重建方法。将注意力机制嵌入残差块中构建网络基本块,在加速网络收敛的同时,使网络更加关注图像的... 针对肺部X-ray图像在超分辨率重建过程中出现的肺部边缘不清晰以及器官纹理模糊等问题,提出一种基于多级残差注意力的X-ray图像超分辨率重建方法。将注意力机制嵌入残差块中构建网络基本块,在加速网络收敛的同时,使网络更加关注图像的边缘纹理特征;设计多尺度特征融合模块进行特征提取,保证结构信息的完整性;通过多级残差学习加速网络训练,并允许构建更深层次的网络;融合上采样图像与Bicubic图像完成最终重建,弥补特征提取过程中的特征损失。实验结果表明,所提出模型的PSNR、SSIM均高于现有算法,且重建出的图像具备更加丰富的细节和清晰的边缘。 展开更多

关键词 X-RAY 通道注意力机制 特征融合 多级残差学习 超分辨率重建

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基于多级残差信息蒸馏的真实图像去噪方法 被引量：3

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作者 冯妍舟 刘建霞 +2 位作者 王海翼 冯国昊 白宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期216-223,共8页

深度神经网络对真实图像有较强的去噪能力,可以学习含噪图像和干净图像之间复杂的非线性映射关系。然而,过多的卷积操作导致计算成本增加并占据大量内存,限制了去噪技术在低运算能力设备中的应用,现有去噪算法容易损坏细节信息,恢复图... 深度神经网络对真实图像有较强的去噪能力,可以学习含噪图像和干净图像之间复杂的非线性映射关系。然而,过多的卷积操作导致计算成本增加并占据大量内存,限制了去噪技术在低运算能力设备中的应用,现有去噪算法容易损坏细节信息,恢复图像存在边缘过度平滑、纹理缺失、含有残留噪声等问题。针对这些问题,构造一种多级残差信息蒸馏模块。通过对特征通道进行分割,保留部分特征用于后续多级融合,并进一步通过深度提取单元提取细化后的特征信息;引入对比度感知通道注意力机制对不同通道的特征分配权重;使用多级跳跃连接充分融合不同阶段提取到的上下文信息。构建1个轻量级的多级残差信息蒸馏网络,采用块间复杂度低的编码-解码结构,编码部分为含噪图像特征提取模块,解码部分为干净图像恢复模块。为了加快训练速度,采用混合图像尺寸的渐进式训练方法。实验结果表明,该方法在SSID和DND真实图像数据集上的峰值信噪比分别为39.43 dB和39.49 dB,与其他网络相比提升了0.17~15.77 dB和0.02~7.06 dB,而模型参数量仅为6.92×106,所提模型在提高去噪性能的同时具有较少的参数量。 展开更多

关键词 图像复原 真实图像去噪 多级残差信息蒸馏模块 深度提取模块 对比度感知通道注意力

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注意力残差网络的单图像去雨方法研究 被引量：7

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作者 徐爱生 唐丽娟 陈冠楠 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第6期1281-1285,共5页

恶劣的雨天天气会严重影响图像质量,进而导致目标检测,目标追踪等算法性能急剧下降,因此图像去雨得到了快速发展.本文提出一种基于注意力残差网络的端到端图像去雨算法,通过卷积神经网络强大的表示能力,学习出从有雨到无雨图像的映射.... 恶劣的雨天天气会严重影响图像质量,进而导致目标检测,目标追踪等算法性能急剧下降,因此图像去雨得到了快速发展.本文提出一种基于注意力残差网络的端到端图像去雨算法,通过卷积神经网络强大的表示能力,学习出从有雨到无雨图像的映射.将注意力模块引入残差模块中,首先利用通道注意力机制自适应学习通道维度上不同特征,然后利用空间注意力机制建立雨条纹的内在关系,之后将注意力模块与残差模块相结合得到注意力残差单元,最后将其堆叠成高性能去雨网络.公开的合成和真实世界图像数据集上的实验表明,本文所提出的方法在视觉上可以大大提高去雨的性能. 展开更多

关键词 单图像去雨 深度残差网络 注意力机制 通道注意力模块 空间注意力模块

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II导联心电图中心肌梗死检测与定位:基于多尺度残差模块融合改进通道注意力模型

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作者 吴秋岑 卢学麒 +3 位作者 温耀棋 洪永 吴煜良 陈超敏 《南方医科大学学报》 2025年第8期1777-1790,共14页

目的提高心肌梗死(MI)检测和定位准确性,为临床诊断提供辅助决策支持。方法本文提出了一种基于多尺度残差模块融合改进通道注意力模型(MSF-RB-MCA)。该模型利用II导联心电图(ECG)信号检测和定位MI,通过多尺度残差模块提取不同层次的特... 目的提高心肌梗死(MI)检测和定位准确性,为临床诊断提供辅助决策支持。方法本文提出了一种基于多尺度残差模块融合改进通道注意力模型(MSF-RB-MCA)。该模型利用II导联心电图(ECG)信号检测和定位MI,通过多尺度残差模块提取不同层次的特征信息,并引入改进通道注意力自动调整特征权重,增强模型对MI区域的关注能力,从而提高MI检测与定位的精度。结果使用公开的PTB数据集对提出的模型进行了5折交叉验证。在MI检测任务中,模型在测试集上的准确率、特异性、敏感度分别达到99.96%、99.84%和99.99%;在MI定位任务中,准确率、特异性、敏感度分别为99.81%、99.98%和99.65%。检测和定位结果均优于其他几种模型。结论本研究提出的MSF-RB-MCA模型在基于II导联ECG信号的MI检测与定位方面表现出色,展现出其在可穿戴设备领域中的广泛应用前景。 展开更多

关键词 心肌梗死 深度学习 多尺度 残差模块 改进通道注意力

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基于双通道残差密集网络的红外与可见光图像融合 被引量：5

5

作者 冯鑫 杨杰铭 +1 位作者 张鸿德 邱国航 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期278-289,共12页

为改善红外与可见光融合结果与源图像间的部分细节特征丢失问题,充分提取红外与可见光图像中的特征信息,提出了一种改进的双通道深度学习自编码网络进行红外与可见光图像融合。其中,双通道结构由密集连接和残差连接模块级联构成,并设置... 为改善红外与可见光融合结果与源图像间的部分细节特征丢失问题,充分提取红外与可见光图像中的特征信息,提出了一种改进的双通道深度学习自编码网络进行红外与可见光图像融合。其中,双通道结构由密集连接和残差连接模块级联构成,并设置一种综合像素、结构相似度和梯度特征保留的损失函数,使该编码器结构可以充分提取红外与可见光图像的多层次特征,在融合层采用空间L1范数和注意力机制对级联双通道特征分别进行融合,最后设计对应的解码器对融合特征图像进行重构,获取最终的融合结果。通过与传统算法以及近年最新的深度学习算法进行实验对比,结果表明该方法在主观和客观上都具有优秀的综合性能。 展开更多

关键词 红外与可见光图像融合 双通道网络 残差密集模块 注意力机制 自编码器

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基于注意力和多尺寸卷积的超分辨率算法研究

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作者 梁超 黄洪全 陈延明 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第12期85-88,共4页

为了解决深层卷积模型的超分辨率技术计算量大、融合的特征不够全面的问题,模型结构不再从深度上进行加深,而是从宽度上进行扩展。对输入的一张特征图进行多尺寸的卷积处理,在结构上融合残差结构、压缩模块和改进的通道注意力模块,融合... 为了解决深层卷积模型的超分辨率技术计算量大、融合的特征不够全面的问题,模型结构不再从深度上进行加深,而是从宽度上进行扩展。对输入的一张特征图进行多尺寸的卷积处理,在结构上融合残差结构、压缩模块和改进的通道注意力模块,融合多尺寸的特征图的同时灵活运用高、低频信息,最终达到提高重建图像质量的效果。实验结果表明:与目前较为流行的超分辨率算法相比,在参数量上有了一定的减少,且在峰值信噪比和结构相似性上有着良好的表现。 展开更多

关键词 超分辨率 多尺寸卷积 残差结构 通道注意力模块

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基于压缩图像与YOLOv5模型的架空输电线路缺陷检测技术 被引量：1

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作者 刘敏 姜亮 +2 位作者 田杨阳 张璐 陈岑 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期152-159,共8页

【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,... 【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,无论何种方式都需要处理大量可视化、红外或者紫外照片。但由于输电线路的特殊性,架设条件涉及多种环境,其巡检图像背景通常较为复杂,采用人工复核审查的方式精度较高,但对经验依赖较大且效率极低。如何快速、准确地识别架空线路巡检图片是架空输电线路缺陷识别的关键。传统输电线路巡检图片识别方法在复杂背景的干扰下,容易出现缺陷识别精确度不高的问题。【方法】为提高架空输电线路巡检图像复杂背景下的检测准确率,提出了一种兼顾识别效率和准确性的缺陷检测方法。基于压缩图像技术并结合YOLOv5模型,设计了一种基于稀疏卷积的非对称特征聚合压缩算法,将原始图像通过编码减少图像存储所需空间以便于存储和传输,经过信息通道传输到解密器后,再将压缩图像进行解码复原以提升局部集合特征的学习效率。同时,通过融入通道空间注意力模块从特征图中得到注意力通道权重矩阵和空间权重矩阵,并通过权重矩阵判断特征图区域的重要程度,完成对YOLOv5模型处理效率的提升。【结果】将压缩恢复后的图像输入改进YOLOv5模型中,利用通道注意力模块(CAM)和空间注意力模块(SAM)分别对图像进行通道与空间上的注意力数据处理,通过全局平均池化和最大池化处理增强目标区域的特征,并引入空间注意力模块增强通道注意力对特征位置信息的关注,以检测出存在缺陷的设备,并通过实验验证了方法的有效性。【结论】以某架空线路的巡检图像数据集为基础,对检测方法开展训练与测试,结果表明,巡检图像经所提技术压缩后,尺寸明显减小,恢复后的图像尺寸较原图约降低了3 MB且未出现失真;改进YOLOv5模型具有较高的检测精确度,其检测准确率和时间分别为0.91和0.87 s,算法在降低图像尺寸提升检测速度的同时保证了检测准确率。 展开更多

关键词 架空输电线路 缺陷检测 图像压缩 改进YOLOv5模型 非对称特征聚合编解码网络 通道空间注意力模块 逐通道稀疏残差卷积 检测准确率

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改进残差结构的轻量级故障诊断方法 被引量：4

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作者 刘芯志 彭成 +1 位作者 满君丰 刘翊 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第8期2303-2310,共8页

针对大型机械装备环境噪声复杂,深度学习网络层数过深导致的巨大计算开销以及故障诊断人工特征提取的复杂性,提出改进残差结构的轻量级SCARN模型。SCARN模型使用蓝图可分离卷积代替常规卷积层,减少大量参数,设计轻量级空间通道注意力结... 针对大型机械装备环境噪声复杂,深度学习网络层数过深导致的巨大计算开销以及故障诊断人工特征提取的复杂性,提出改进残差结构的轻量级SCARN模型。SCARN模型使用蓝图可分离卷积代替常规卷积层,减少大量参数,设计轻量级空间通道注意力结构,加强特征表达能力,改进深度残差收缩模块,提高模型复杂噪声场景的鲁棒性。通过增加不同幅值的高斯白噪声模拟轴承信号复杂环境场景。实验结果表明,该模型4种评价指标均优于对比算法,具有良好的抗噪性能。 展开更多

关键词 蓝图可分离卷积 空间通道注意力 深度残差收缩模块 轻量级 高斯白噪声

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深层跳线残差网络热红外图像超分辨重建 被引量：2

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作者 邓伟 陈建飞 张胜 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期27-32,共6页

在公共安全、军事等领域高分辨率热红外图像能够提供更多的场景细节信息,有着广泛的应用需求,但高昂的设备成本限制了高分辨率红外图像的获取。为此设计了一种多级跳线深层残差卷积神经网络(DR-CNN),通过软件超分辨的方法重构出高分辨... 在公共安全、军事等领域高分辨率热红外图像能够提供更多的场景细节信息,有着广泛的应用需求,但高昂的设备成本限制了高分辨率红外图像的获取。为此设计了一种多级跳线深层残差卷积神经网络(DR-CNN),通过软件超分辨的方法重构出高分辨率的红外图像。采用多级跳线双通道注意力残差块增加卷积深度以解决卷积层间缺乏关联性的问题;使用Concat模块实现局部特征信息的融合,利用反卷积层进行特征图像的上采样,使其直接从低分辨率图像学习到高分辨率图像以降低训练的复杂度,加快运行速度。所提算法与SRCNN,FSRCNN和ADSR等算法进行对比测试,使用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)作为算法的评价指标。实验结果表明提出的RD-CNN算法优于其他对比算法,生成的高分辨率图像细节丰富且清晰。 展开更多

关键词 热红外图像 超分辨重建 多级跳线 双通道 注意力残差块 Concat层

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基于料面视频图像分析的高炉异常状态智能感知与识别 被引量：2

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作者 朱霁霖 桂卫华 +2 位作者 蒋朝辉 陈致蓬 方怡静 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1345-1362,共18页

智能感知、精准识别高炉(Blast furnace,BF)异常状态对高炉调控优化和稳定运行至关重要,但高炉内部的黑箱状态致使传统检测方法难以直接感知并准确识别多种高炉异常状态.新型工业内窥镜可获取大量料面视频图像,为直接观测炉内运行状态... 智能感知、精准识别高炉(Blast furnace,BF)异常状态对高炉调控优化和稳定运行至关重要,但高炉内部的黑箱状态致使传统检测方法难以直接感知并准确识别多种高炉异常状态.新型工业内窥镜可获取大量料面视频图像,为直接观测炉内运行状态提供了全新的手段.基于此,提出一种基于料面视频图像分析的高炉异常状态智能感知与识别方法.首先,提出基于多尺度纹理模糊C均值(Multi-scale texture fuzzy C-means,MST-FCM)聚类的高温煤气流区域提取方法,准确获取煤气流图像,并提取煤气流图像多元特征;其次,提出基于特征编码的高维特征降维方法,结合自适应K-means++算法,实现煤气流异常状态的粗粒度感知;在此基础上,通过改进雅可比−傅立叶矩(Jacobi-Fourier moments,JFM)提取煤气流图像深层特征变化趋势,进而提出细粒度煤气流异常状态感知方法;最后,基于煤气流异常状态感知结果,结合料面视频图像,提出多级残差通道注意力模块(Multi-level residual channel attention module,MRCAM),建立高炉异常状态识别模型ResVGGNet,实现高炉煤气流异常、塌料和悬料的精准在线识别.实验结果表明,所提方法能准确识别不同的高炉异常状态且识别速度快,可为高炉平稳运行提供重要保障. 展开更多

关键词 高炉 料面图像 高炉异常状态感知 高炉异常状态识别 多级残差通道注意力模块

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基于改进MobileNetV2的人脸表情识别 被引量：9

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作者 严春满 张翔 王青朋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第6期1071-1078,共8页

针对现有深度卷积神经网络参数量庞大,导致人脸表情识别场景受限的问题,提出一种基于改进轻量级卷积神经网络的人脸表情识别模型。该模型以MobileNetV2轻量级特征提取网络为主要框架,通过压缩网络宽度因子与整体维度,减少网络参数量与... 针对现有深度卷积神经网络参数量庞大,导致人脸表情识别场景受限的问题,提出一种基于改进轻量级卷积神经网络的人脸表情识别模型。该模型以MobileNetV2轻量级特征提取网络为主要框架,通过压缩网络宽度因子与整体维度,减少网络参数量与计算量;引入SandGlass模块对网络倒残差模块进行改进,减少特征信息在网络传输中的丢失;同时嵌入高效通道注意力机制,提高网络对于特征信息的提取能力。在人脸表情数据集FER2013和CK+上进行实验,所提网络模型的人脸表情识别准确率达到了68.96%与95.96%,分别高于MobileNetV21.06%与6.14%,且参数量下降82.28%,实验结果验证了网络模型改进措施的有效性。 展开更多

关键词 人脸表情识别 轻量级网络 MobileNetV2 倒残差模块 通道注意力

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矿井图像超分辨率重建研究 被引量：2

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作者 王媛彬 刘佳 +1 位作者 郭亚茹 吴冰超 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期76-83,120,共9页

受井下粉尘大、照度低等环境影响,矿井图像存在分辨率低、细节模糊等问题,现有的图像超分辨率重建算法应用于矿井图像时,难以获取不同尺度图像信息、网络参数过大而影响重建速度,且重建图像易出现细节丢失、边缘轮廓模糊、伪影等问题。... 受井下粉尘大、照度低等环境影响,矿井图像存在分辨率低、细节模糊等问题,现有的图像超分辨率重建算法应用于矿井图像时,难以获取不同尺度图像信息、网络参数过大而影响重建速度,且重建图像易出现细节丢失、边缘轮廓模糊、伪影等问题。提出了一种基于多尺度密集通道注意力超分辨率生成对抗网络(SRGAN)的矿井图像超分辨率重建算法。设计了多尺度密集通道注意力残差块替代SRGAN原有的残差块,采用2路并行且卷积核大小不同的密集连接块,可充分获取图像特征;融入高效通道注意力模块,加强对高频信息的关注度;采用深度可分离卷积对网络进行轻量化,抑制网络参数的增加;利用纹理损失约束网络训练,避免网络加深时产生伪影。在井下数据集和公共数据集上对提出的矿井图像超分辨率重建算法和经典超分辨率重建算法BICUBIC,SRCNN,SRRESNET,SRGAN进行实验,结果表明:所提算法在主客观评价上总体优于对比算法,网络参数较SRGAN减少了2.54%,峰值信噪比与结构相似度较经典算法指标均值分别提高了0.764 dB和0.05358,能更好地关注图像的纹理、轮廓等细节信息,重建图像更符合人眼视觉。 展开更多

关键词 矿井图像 超分辨率重建 超分辨率生成对抗网络 多尺度密集通道注意力残差块 高效通道注意力模块 深度可分离卷积 纹理损失

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基于改进Faster R-CNN的光伏电池内部缺陷检测 被引量：34

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作者 伊欣同 单亚峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期40-47,共8页

光伏电池近红外图像中复杂异构背景使内部缺陷检测成为一项极具挑战性的问题,为此,提出了一种基于深度学习的目标检测框架-残差通道注意力Faster R-CNN(residual-channel-attention-faster R-CNN,RCA-Faster R-CNN),该网络通过卷积层-... 光伏电池近红外图像中复杂异构背景使内部缺陷检测成为一项极具挑战性的问题,为此,提出了一种基于深度学习的目标检测框架-残差通道注意力Faster R-CNN(residual-channel-attention-faster R-CNN,RCA-Faster R-CNN),该网络通过卷积层-池化层提取图像特征,再送入新颖的残差通道注意力RCA模块进行复杂背景特征抑制和缺陷特征突出,进而区域推荐网络推荐出更加精确的包含缺陷的候选框,最后利用分类与定位网络实现高精度的缺陷分类和位置估计。实验结果表明,RCA-Faster R-CNN的缺陷检测精度提升到了83.29%,证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 深度学习 残差通道注意力模块 光伏电池 缺陷检测 近红外图像

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基于改进高分辨率神经网络的多目标行人跟踪 被引量：4

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作者 张红颖 贺鹏艺 彭晓雯 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期860-871,共12页

针对行人多目标跟踪过程中目标被遮挡时产生的检测、跟踪失败问题,提出了一种改进型高分辨率神经网络作为检测网络。首先,为了增强网络对于行人目标的初始特征提取能力,在高分辨率神经网络的基础上,对网络的主干部分引入二代瓶颈残差块... 针对行人多目标跟踪过程中目标被遮挡时产生的检测、跟踪失败问题,提出了一种改进型高分辨率神经网络作为检测网络。首先,为了增强网络对于行人目标的初始特征提取能力,在高分辨率神经网络的基础上,对网络的主干部分引入二代瓶颈残差块结构,提升感受野和特征表达力;其次,设计了添加二层高效通道注意力模块的残差检测块架构,并通过该架构替换了原有网络在多尺度信息交换阶段中的残差检测块,以提高了整个网络系统的测试性能;最后,通过选择适当的参数对网络进行了全面地训练,并通过多个测试集对算法测试。测试结果显示,本文算法相较于FairMOT在2DMOT15,MOT17,MOT20数据集上的跟踪准确度分别提升0.1%,1.6%,0.8%。本文算法可以良好地应用在目标较多且遮挡面积较大的特殊情景,同时对于较长时间视频序列的追踪稳定性也大大提高。 展开更多

关键词 目标身份切换 高分辨率神经网络 高效通道注意力模块 二代瓶颈残差块 FairMOT

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