基于小波采样理论的新型准则函数

1

作者 毛伟伟 张治国 金晓宇 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期102-109,共8页

为解决在噪声环境下建模的过拟合问题,基于小波采样理论,提出一种适用于小波神经网络的新型准则函数,并设计了相应的训练算法。这种算法能够利用样本分布和误差训练输入和输出层权值,因此可以大大提高小波神经网络的学习效率。理论和试... 为解决在噪声环境下建模的过拟合问题,基于小波采样理论,提出一种适用于小波神经网络的新型准则函数,并设计了相应的训练算法。这种算法能够利用样本分布和误差训练输入和输出层权值,因此可以大大提高小波神经网络的学习效率。理论和试验表明,新型准则函数有力地保证了小波神经网络的泛化能力,其相应的算法具有全局收敛性,并对噪声变化具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 广义采样 神经网络 过拟合 小波采样

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工程信号中的小波采样与小波分析 被引量：11

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作者 陈志奎 徐铭陶 +1 位作者 秦树人 汤宝平 《重庆大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1996年第5期1-9,共9页

基于墨西哥小波母函数，详细地分析了小波分析中的采样与Ｆｏｕｒｉｅｒ分析中采样的差别，小波分析中，在满足信号分析的采样定理条件下，先对信号和小波正交基进行一次采样后，再进行２次采样；并研究了Ｌ２（Ｒ）中信号的小波直接分... 基于墨西哥小波母函数，详细地分析了小波分析中的采样与Ｆｏｕｒｉｅｒ分析中采样的差别，小波分析中，在满足信号分析的采样定理条件下，先对信号和小波正交基进行一次采样后，再进行２次采样；并研究了Ｌ２（Ｒ）中信号的小波直接分析和小波时频谱，还对现场信号、时变信号、调相和奇异等模拟信号在不同频率成分上的分解作为实例对小波分析的聚集原理进行了论证。 展开更多

关键词 聚焦 小波采样 工程信号 小波分析 机械精确度

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Shannon采样点到Daubechies小波采样点的转换 被引量：1

3

作者 张建康 保铮 焦李成 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第9期58-61,共4页

:获得了带限信号在Daubechies小波基下一个特殊预滤波算法采样点的转换误差和系统误差上界较精确的定量估计且这个算法关于尺度不再是线性收敛 ,而以N阶小波的消失矩收敛。

关键词 Shannon采样点 小波采样点 转换误差

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Haar小波下采样优化YOLOv9的道路车辆和行人检测 被引量：12

4

作者 李琳 靳志鑫 +1 位作者 俞晓磊 王安红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第20期207-214,共8页

在当前智能化、信息化的大背景下,为了实现无人驾驶模式复杂环境中智能收集道路的行人和车辆目标,提出了一种基于Haar小波下采样(Haar wavelet downsampling,HWD)的YOLOv9算法(HWD_YOLOv9)用于车辆与行人目标检测。Haar小波的下采样操作... 在当前智能化、信息化的大背景下,为了实现无人驾驶模式复杂环境中智能收集道路的行人和车辆目标,提出了一种基于Haar小波下采样(Haar wavelet downsampling,HWD)的YOLOv9算法(HWD_YOLOv9)用于车辆与行人目标检测。Haar小波的下采样操作,降低特征图的空间分辨率,尽可能保留了边缘、纹路等细节信息,有效降低了信息的不确定性。采用交叉熵损失和广义骰子损失之和作为网络的损失函数,可以有效地度量概率分布之间的差异,且逐像素进行骰子损失计算,便于优化网络。实验结果显示,在KITTY数据集上,所提模型的平均精度均值达到了95.86%,检测帧率达到了179 FPS。与YOLOv9相比,改进后的算法能够精确地识别出复杂道路上不同尺度的车辆与行人,改善了原检测算法中的计算容量的冗余和小目标的漏检问题,为智能化的无人驾驶提供了视觉技术支持。 展开更多

关键词 小目标检测 车辆行人 YOLOv9 深度学习 Haar小波下采样

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采用非降采样第二代小波变换的信号降噪方法 被引量：11

5

作者 鲍文 周瑞 +2 位作者 李宁 杨建国 于达仁 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第20期82-87,共6页

信号降噪是机电设备故障诊断领域中的重要研究课题。根据噪声的小波变换系数随着小波分解尺度的增加而迅速趋向于零这一特性,基于小波变换的降噪方法得到了广泛应用。文中研究了非降采样第二代小波变换的构造方法,给出了非降采样第二代... 信号降噪是机电设备故障诊断领域中的重要研究课题。根据噪声的小波变换系数随着小波分解尺度的增加而迅速趋向于零这一特性,基于小波变换的降噪方法得到了广泛应用。文中研究了非降采样第二代小波变换的构造方法,给出了非降采样第二代小波变换中预测算子和更新算子的时域计算公式,分析了算法的计算复杂度,并在此基础上提出采用非降采样第二代小波的信号降噪方法。由于非降采样小波分解后的各层系数和原始信号的长度均相同,因此在具备平移不变性的同时还能保留更多的时域信息,从而可以提高信号的降噪效果。对仿真信号和实际信号进行了试验,结果表明,该方法较理想地对信号进行了降噪处理,并且能够较好地保留原始信号中的故障特征。 展开更多

关键词 非降采样小波变换 提升方案 降噪 故障诊断

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非下采样小波变换红外光谱数据去噪 被引量：15

6

作者 宗靖国 秦翰林 +3 位作者 何国经 袁胜春 刘德连 赵小明 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1105-1109,共5页

为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分... 为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分方程方法调整分解后的各子带系数;重构各子带就可以将原始光谱信号中真实信号和噪声分离,从而达到剔除噪声的目的。通过两组实验对比传统小波和该方法针对红外光谱数据的消噪效果,实验结果表明:非下采样小波变换在红外光谱数据去噪方面具有明显的优势,不仅能够有效地去除噪声,很好地保持信号的形状,并且均方误差较小;在实际的红外光谱数据处理中能够获得较好的去噪效果。 展开更多

关键词 红外光谱数据 光谱去噪 非下采样小波变换 变分偏微分方程

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基于采样三通道不可分小波的多光谱图像融合 被引量：22

7

作者 刘斌 乔双梁 魏艳萍 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期645-653,共9页

针对传统的基于张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低且易产生方块效应、HSI变换融合方法保持光谱信息能力较差、基于非下采样三通不可分小波多光谱图像融合方法空间分辨率偏低等不足,提出了一种基于抽样矩阵为[2,1;... 针对传统的基于张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低且易产生方块效应、HSI变换融合方法保持光谱信息能力较差、基于非下采样三通不可分小波多光谱图像融合方法空间分辨率偏低等不足,提出了一种基于抽样矩阵为[2,1;-1,1]的三通道不可分小波的采样方式,并提出了基于该采样方式下的多光谱图像和全色图像融合方法。利用矩阵扩充的方法构造了一组具有对称性的三通道不可分滤波器组,分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像做采样多尺度分解,对分解后的低频分量和高频分量按不同的融合规则进行融合。实验结果表明,所建议的方法融合结果图像清晰,能保持较好的光谱信息和高空间分辨率信息。该方法保持原多光谱图像的光谱信息的能力、保持原全色图像的空间分辨率的能力比基于DWT、基于HSI-DWT、基于HSI-Contourlet、基于HSI-Curvelet和基于HSI-STCNW的融合方法都强。与基于非下采样三通道不可分小波(HSI-TCNONW)的融合方法相比,该方法有较高的空间分辨率。该方法能保持原图像的较好的边缘信息和结构特征。 展开更多

关键词 图像融合 三通道采样不可分小波 多光谱图像 全色图像

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基于非下采样双树复小波域的双变量模型去噪算法 被引量：8

8

作者 殷明 白瑞峰 +2 位作者 邢燕 庞纪勇 魏远远 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期131-137,共7页

提出一种基于非下采样双树复小波域的图像去噪算法.首先分析非下采样双树复小波变换同一方向实部与虚部小波系数之间的相关性,通过实例及统计规律得到其联合概率分布近似服从于椭圆边界的单峰各向异性二维非高斯分布.然后把双变量统计... 提出一种基于非下采样双树复小波域的图像去噪算法.首先分析非下采样双树复小波变换同一方向实部与虚部小波系数之间的相关性,通过实例及统计规律得到其联合概率分布近似服从于椭圆边界的单峰各向异性二维非高斯分布.然后把双变量统计模型引入到非下采样双树复小波变换实部和虚部小波系数中,将实部与虚部小波系数的联合概率分布作为双变量先验模型,得到了非下采样双树复小波变换自适应各向异性双变量去噪模型.该模型可以很好地体现实部与虚部小波系数之间的相关性.运用最大后验概率来估计从含噪图像的小波系数恢复原图像的系数,达到去噪目的.最后根据该模型得到了一种具有闭式解的去噪算法.实验表明:该算法比经典算法提高了一定的峰值信噪比,且有良好的视觉效果,较好地保持了图像中的纹理特征. 展开更多

关键词 非下采样双树复小波变换 图像去噪 非高斯分布 双变量模型 最大后验概率

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基于小波多分辨率信号采样的紊流路径曲线特征量变化规律研究

9

作者 梁忠伟 刘晓初 +2 位作者 叶邦彦 江帆 胡晓 《液压与气动》 北大核心 2010年第2期18-22,共5页

紊流路径曲线特征量变化规律分析是紊流理论研究的难点。对基于小波多分辨率离散信号采样的复杂紊流路径曲线特征量变化规律进行了研究,讨论了不同小波分辨率采样条件对紊流路径曲线特征量的影响,并通过试验分析与数据比较得出了研究结... 紊流路径曲线特征量变化规律分析是紊流理论研究的难点。对基于小波多分辨率离散信号采样的复杂紊流路径曲线特征量变化规律进行了研究,讨论了不同小波分辨率采样条件对紊流路径曲线特征量的影响,并通过试验分析与数据比较得出了研究结论。为复杂紊流规律分析和信号采样条件的选择提供了理论基础。 展开更多

关键词 紊流路径 小波多分辨率采样 曲线特征量 变化规律

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基于多小波—非采样Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法 被引量：5

10

作者 雷浩鹏 李峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第5期1351-1355,共5页

为抑制Contourlet变换的非平移不变性和冗余性给图像去噪所带来的图像失真等缺陷,提出一种新的基于多小波—非采样Contourlet变换和基于BayesShrink的自适应阈值去噪算法:首先利用多小波对图像进行多尺度分解并结合非下采样方向滤波器... 为抑制Contourlet变换的非平移不变性和冗余性给图像去噪所带来的图像失真等缺陷,提出一种新的基于多小波—非采样Contourlet变换和基于BayesShrink的自适应阈值去噪算法:首先利用多小波对图像进行多尺度分解并结合非下采样方向滤波器组进行方向分解,接着根据分解所得到的各方向子带的关系,改进了BayesShrink自适应阈值取值方法,对图像进行去噪处理。实验结果表明:该算法去噪后图像的信噪比(SNR)与已有算法相比,有了明显的提高,有效地抑制了原Contourlet变换所造成的伪Gibbs现象,更好地保留了图像的细节信息。 展开更多

关键词 多小波—非采样Contourlet变换 图像去噪 自适应阈值 BAYES Shrink方法

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非下采样小波域的四阶偏微分SAR图像去噪 被引量：9

11

作者 李艺珠 沈汀 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2016年第6期95-99,共5页

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像受相干斑噪声的干扰会严重影响后续图像处理与分析的问题,提出了一种非下采样小波变换(NonSubsampled Wavelet Transform,NSWT)与四阶偏微分方程相结合的SAR图像去噪算法。首先利用N... 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像受相干斑噪声的干扰会严重影响后续图像处理与分析的问题,提出了一种非下采样小波变换(NonSubsampled Wavelet Transform,NSWT)与四阶偏微分方程相结合的SAR图像去噪算法。首先利用NSWT将SAR图像分解为不同尺度、不同分辨率的高低频分量,然后利用四阶偏微分方程变换消除高频噪声,利用小波软阈值消除低频噪声,在去噪的同时能有效保留图像的边缘与细节,最后再利用NSWT逆变换进行重构。实验表明,该算法可以有效消除SAR图像的斑点噪声。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 相干斑噪声 非下采样小波变换 四阶偏微分方程 图像去噪

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采用梅花采样方向滤波器组的多光谱图像融合 被引量：2

12

作者 李燕 刘斌 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第5期183-185,227,共4页

利用梅花采样方向滤波器能够提供丰富的方向信息的特点,提出了一种基于此方向滤波器组的多光谱图像融合方法。该方法通过IHS变换,将多波段影像从RGB空间转换到IHS空间,对I分量及全色影像进行梅花采样方向滤波器变换,得到相应的低频子图... 利用梅花采样方向滤波器能够提供丰富的方向信息的特点,提出了一种基于此方向滤波器组的多光谱图像融合方法。该方法通过IHS变换,将多波段影像从RGB空间转换到IHS空间,对I分量及全色影像进行梅花采样方向滤波器变换,得到相应的低频子图像和高频不同方向的子图像,将它们按一定的融合规则得到新的I分量,通过IHS逆变换得到RGB融合图像。实验结果表明,该方法在图像边缘等细节上有较好的视觉效果,取得了优于IHS方法和基于梅花形采样离散小波变换方法的融合效果。 展开更多

关键词 梅花采样方向滤波器组 多光谱图像融合 梅花形采样离散小波变换

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基于离散平稳小波和非下采样方向滤波器组的纹理分类 被引量：1

13

作者 谢建辉 谢松法 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第3期1186-1188,共3页

结合小波变换的多尺度性和Contourlet变换的多方向性,提出了一种新的基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组(stationarywavelet transform and nonsubsampled directional filter banks,SWT-NSDFB)的纹理分类方法,采用具有平移不... 结合小波变换的多尺度性和Contourlet变换的多方向性,提出了一种新的基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组(stationarywavelet transform and nonsubsampled directional filter banks,SWT-NSDFB)的纹理分类方法,采用具有平移不变性的离散平稳小波先进行多尺度分解;然后对每层分解得到的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,再计算低频子带和各层方向子带的能量作为纹理特征;最后用支持向量机实现纹理分类。实验结果表明,该方法有效地提高了纹理分类的正确率,而且在小样本情况下,依然可以得到较好的结果。 展开更多

关键词 特征提取 纹理分类 基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组 SWT-NSDFB 支持向量机

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基于尺度函数的插值小波构建方法 被引量：3

14

作者 张治国 胡学海 周依 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期481-487,共7页

经典小波采样理论应用正交小波构建插值小波,然而正交小波的解析表达式通常比较复杂或难以获得,因此在实践中确定和构建插值小波,成为信号处理及调和分析领域研究的重要课题。为此,提出一种构建插值小波的新方法。该方法应用尺度函数构... 经典小波采样理论应用正交小波构建插值小波,然而正交小波的解析表达式通常比较复杂或难以获得,因此在实践中确定和构建插值小波,成为信号处理及调和分析领域研究的重要课题。为此,提出一种构建插值小波的新方法。该方法应用尺度函数构建插值小波,避免了对正交小波的求解,提高了构建插值小波的效率。以Daubechies和Coiflets多分辨分析为例,验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 插值基 插值小波 多分辨率分析 小波采样

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SG-UNet:基于全局注意力和自校准卷积增强的黑色素瘤分割模型

15

作者 计寰宇 王蕊 +1 位作者 高盛祥 车文刚 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第6期1317-1326,共10页

目的 提出了一种新的黑色素瘤分割模型SG-UNet,以提高黑色素瘤皮肤镜图像的精确分割。通过分割后边界特征评估,可以更准确地识别诊断黑色素瘤从而辅助早期诊断。方法 使用一种U形结构的卷积神经网络UNet,对其主干、跳跃连接和下采样池... 目的 提出了一种新的黑色素瘤分割模型SG-UNet,以提高黑色素瘤皮肤镜图像的精确分割。通过分割后边界特征评估,可以更准确地识别诊断黑色素瘤从而辅助早期诊断。方法 使用一种U形结构的卷积神经网络UNet,对其主干、跳跃连接和下采样池化部分进行改进。在主干部分,我们将UNet的下采样部分参考Vgg的结构将卷积数量由10个增加到13个加深网络层次来捕获更加精细的特征表示。为了进一步提升特征提取和细节识别的能力,主干部分将传统的卷积替换为自校准卷积增强模型对空间维度和通道维度特征的捕获能力。同时,在池化部分将哈尔小波下采样替换原有的池化层实现更有效的多尺度特征融合,并降低特征图的空间分辨率。接着将全局注意力机制融入到每一层的跳跃连接中更好地理解图像的上下文信息。结果实验结果表明SG-UNet在ISIC 2017和ISIC 2018数据集上的分割效果对比目前其他先进分割模型得到明显提升。在ISIC2017和ISIC 2018数据集上Dice,IoU分别达到了92.41%,86.62%和92.31%,86.48%。结论 实验结果证实,所提出的方法能够有效实现黑色素瘤的精确分割。 展开更多

关键词 图像分割 全局注意力机制 黑色素瘤 UNet 自校准卷积 哈尔小波下采样 SG-UNet

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基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强 被引量：12

16

作者 沙宇恒 刘芳 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1716-1721,共6页

该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方... 该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方向统计信息对NSCT系数并进行强边缘、弱边缘和噪声分类并进行弱边缘的增强和噪声的抑制。实验结果表明,该方法在方向信息保留和斑点抑制上优于非下采样小波变换(NSWT)相应方法。 展开更多

关键词 SAR图像增强 几何多尺度分析 非下采样CONTOURLET变换 非下采样小波变换

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多个小波基的联合图像去噪方法 被引量：13

17

作者 刘卫华 水鹏朗 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1511-1514,共4页

研究了利用多个小波基对含噪图像进行联合去噪的新方法。这种方法首先用每个小波基对含噪图像进行分解、阈值和恢复,得到多幅恢复图像;对这些图像进行简单的算术平均,平均图像的质量明显提高。与非下采样小波去噪方法相比,这种方法计算... 研究了利用多个小波基对含噪图像进行联合去噪的新方法。这种方法首先用每个小波基对含噪图像进行分解、阈值和恢复,得到多幅恢复图像;对这些图像进行简单的算术平均,平均图像的质量明显提高。与非下采样小波去噪方法相比,这种方法计算量小得多而性能相近。通过实验研究了小波基的选取问题,给出了一些经验原则。 展开更多

关键词 非下采样小波变换 图像去噪 Bayes阈值 加权平均

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小波域多角度轮廓模板变分模型的单幅图像超分辨率重建 被引量：11

18

作者 王相海 赵晓阳 +1 位作者 毕晓昀 陶兢喆 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2256-2262,共7页

近年来图像超分辨率重建技术因其可以提高图像的识别精度和识别能力而受到重视,其中一个难点问题是如何保证图像边缘纹理区域的重建质量.本文提出一种基于小波域的单幅图像超分辨率重建方法,首先对输入图像进行非下采样小波变换,根据小... 近年来图像超分辨率重建技术因其可以提高图像的识别精度和识别能力而受到重视,其中一个难点问题是如何保证图像边缘纹理区域的重建质量.本文提出一种基于小波域的单幅图像超分辨率重建方法,首先对输入图像进行非下采样小波变换,根据小波变换的多方向性提出三类多角度模板,并采用TV模型估计各子带轮廓,确定其所属的最优方向,然后利用多角度模板来对各个子带进行双三次B样条插值,最后进行非下采样小波反变换.该方法使重建后图像的边缘、纹理信息更加精细,克服了诸如双线性插值法与双三次插值法等传统插值重建所产生的边缘模糊与边缘锯齿化,以及纹理区域失真等不足,在一定程度上提高了重建图像的质量.该方法可用于图像监控、遥感影像分析和医学图像处理等领域.大量的仿真实验验证了所提出方法的有效性. 展开更多

关键词 非下采样小波 轮廓模板 变分模型 方向插值 超分辨率 边缘 高频子带 多角度 模板矩阵

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改进RT-DETR的遥感图像小目标检测算法

19

作者 沈涛 张秀再 许岱 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期214-221,共8页

针对遥感图像目标检测算法漏检率和误检率高,且对小目标检测效果差的问题,提出一种改进RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)的目标检测算法。为提升模型对遥感图像中不同尺寸目标的检测能力,采用可变核卷积与多样化分支结构,丰富... 针对遥感图像目标检测算法漏检率和误检率高,且对小目标检测效果差的问题,提出一种改进RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)的目标检测算法。为提升模型对遥感图像中不同尺寸目标的检测能力,采用可变核卷积与多样化分支结构,丰富多尺度表征能力;为避免下采样造成小目标信息丢失的问题,采用Haar小波下采样保留尽可能多的特征信息;针对小目标特征信息在复杂的网络迭代与池化中丢失的问题,设计SPABC3模块,通过对称激活函数和残差连接增强检测目标信息和抑制冗余信息。实验结果表明,改进RT-DETR算法在VisDrone2019数据集和RSOD数据集上,mAP@0.5分别达到42.7%和95.3%,优于其他对比主流算法,提升了对遥感图像中小目标的检测精度,满足遥感图像小目标的检测需求。 展开更多

关键词 小目标检测 RT-DETR 可变核卷积 Haar小波下采样 Swift无参数注意力

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基于改进Vision Transformer的遥感图像分类研究

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作者 李宗轩 冷欣 +1 位作者 章磊 陈佳凯 《林业机械与木工设备》 2025年第6期31-35,共5页

通过遥感图像分类能够快速有效获取森林区域分布,为林业资源管理监测提供支持。Vision Transformer(ViT)凭借优秀的全局信息捕捉能力在遥感图像分类任务中广泛应用。但Vision Transformer在浅层特征提取时会冗余捕捉其他局部特征而无法... 通过遥感图像分类能够快速有效获取森林区域分布,为林业资源管理监测提供支持。Vision Transformer(ViT)凭借优秀的全局信息捕捉能力在遥感图像分类任务中广泛应用。但Vision Transformer在浅层特征提取时会冗余捕捉其他局部特征而无法有效捕获关键特征,并且Vision Transformer在将图像分割为patch过程中可能会导致边缘等细节信息的丢失,从而影响分类准确性。针对上述问题提出一种改进Vision Transformer,引入了STA(Super Token Attention)注意力机制来增强Vision Transformer对关键特征信息的提取并减少计算冗余度,还通过加入哈尔小波下采样(Haar Wavelet Downsampling)在减少细节信息丢失的同时增强对图像不同尺度局部和全局信息的捕获能力。通过实验在AID数据集上达到了92.98%的总体准确率,证明了提出方法的有效性。 展开更多

关键词 遥感图像分类 Vision Transformer 哈尔小波下采样 STA注意力机制

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