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基于改进DeepLabV3+的轻量化SAR图像冰间水道分割
1
作者
宋巍
祝敏
+2 位作者
石少华
柳彬
贺琪
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第10期258-266,共9页
冰间水道对极地航行具有重要意义。为获取准确实时的冰间水道分布情况,提出了一种基于DeepLabV3+的轻量化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像冰间水道分割模型。采用MobileNetV3作为主干网络,提出改进的空洞空间金字塔池...
冰间水道对极地航行具有重要意义。为获取准确实时的冰间水道分布情况,提出了一种基于DeepLabV3+的轻量化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像冰间水道分割模型。采用MobileNetV3作为主干网络,提出改进的空洞空间金字塔池化模块(SE-GASPP)实现编码器部分轻量化及通道特征增强;采用局部注意力模块提取主干网络输出特征的局部信息,并提出形状保持模块生成形状注意力以关注水道形状信息和改进特征表示;联合形状损失与分割损失训练模型。为解决冰间水道分割任务训练数据有限的问题,利用SAR双极化数据构建数据集。实验结果表明,所提轻量化分割模型在参数量仅为DeepLabV3+的7.8%、浮点运算次数下降70.56%、推理速度提高10%的情况下,其平均交并比提高了4.92个百分点且优于其他分割模型,实现模型轻量化的同时具有较高的分割性能。
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关键词
合成孔径雷达(SAR)
冰间水道分割
轻量化
局部
注意力
形状注意力
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职称材料
基于多重特征提取和点对应关系的三维点云非刚配准
被引量:
1
2
作者
吴亦奇
何嘉乐
+3 位作者
张甜甜
张德军
李艳丽
陈壹林
《图学学报》
北大核心
2025年第1期150-158,共9页
为实现非刚点云间的精确配准,并在配准过程中准确建立点对应关系,提出了一种基于多重特征提取和点对应关系建模的无监督三维点云非刚配准网络。网络由多重特征提取、匹配精细化和形状感知注意力模块构成。首先,提取输入的源点云与目标...
为实现非刚点云间的精确配准,并在配准过程中准确建立点对应关系,提出了一种基于多重特征提取和点对应关系建模的无监督三维点云非刚配准网络。网络由多重特征提取、匹配精细化和形状感知注意力模块构成。首先,提取输入的源点云与目标点云的多重特征,并计算特征之间的相似度获得特征相似度矩阵。随后,将特征相似矩阵输入到网络中的匹配精细化模块中使用软硬匹配结合的方法生成点对应关系矩阵。最后,将目标点云的特征、源点云和点对应关系矩阵输入形状感知注意力模块,得到最终配准结果。通过此方法,配准结果可以同时具有与目标点云的点对应关系和形状相似性。在公共数据集及合成数据集上进行实验,可视化效果及定量结果比较表明,该方法可准确获得源点云与目标点云间的点对应关系和形状相似性,有效实现无监督三维点云非刚配准。
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关键词
点云
非刚配准
点对应关系
形状
感知
注意力
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职称材料
题名
基于改进DeepLabV3+的轻量化SAR图像冰间水道分割
1
作者
宋巍
祝敏
石少华
柳彬
贺琪
机构
上海海洋大学信息学院
自然资源部东海调查中心
上海海洋大学海洋科学学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第10期258-266,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(61900240,42376194)。
文摘
冰间水道对极地航行具有重要意义。为获取准确实时的冰间水道分布情况,提出了一种基于DeepLabV3+的轻量化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像冰间水道分割模型。采用MobileNetV3作为主干网络,提出改进的空洞空间金字塔池化模块(SE-GASPP)实现编码器部分轻量化及通道特征增强;采用局部注意力模块提取主干网络输出特征的局部信息,并提出形状保持模块生成形状注意力以关注水道形状信息和改进特征表示;联合形状损失与分割损失训练模型。为解决冰间水道分割任务训练数据有限的问题,利用SAR双极化数据构建数据集。实验结果表明,所提轻量化分割模型在参数量仅为DeepLabV3+的7.8%、浮点运算次数下降70.56%、推理速度提高10%的情况下,其平均交并比提高了4.92个百分点且优于其他分割模型,实现模型轻量化的同时具有较高的分割性能。
关键词
合成孔径雷达(SAR)
冰间水道分割
轻量化
局部
注意力
形状注意力
Keywords
synthetic aperture radar(SAR)
lead segmentation
lightweight
local attention
shape attention
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于多重特征提取和点对应关系的三维点云非刚配准
被引量:
1
2
作者
吴亦奇
何嘉乐
张甜甜
张德军
李艳丽
陈壹林
机构
中国地质大学(武汉)计算机学院
鄂尔多斯职业学院信息工程系
智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学)
出处
《图学学报》
北大核心
2025年第1期150-158,共9页
基金
湖北省教育厅科研计划项目(Q20221501)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY21164)。
文摘
为实现非刚点云间的精确配准,并在配准过程中准确建立点对应关系,提出了一种基于多重特征提取和点对应关系建模的无监督三维点云非刚配准网络。网络由多重特征提取、匹配精细化和形状感知注意力模块构成。首先,提取输入的源点云与目标点云的多重特征,并计算特征之间的相似度获得特征相似度矩阵。随后,将特征相似矩阵输入到网络中的匹配精细化模块中使用软硬匹配结合的方法生成点对应关系矩阵。最后,将目标点云的特征、源点云和点对应关系矩阵输入形状感知注意力模块,得到最终配准结果。通过此方法,配准结果可以同时具有与目标点云的点对应关系和形状相似性。在公共数据集及合成数据集上进行实验,可视化效果及定量结果比较表明,该方法可准确获得源点云与目标点云间的点对应关系和形状相似性,有效实现无监督三维点云非刚配准。
关键词
点云
非刚配准
点对应关系
形状
感知
注意力
Keywords
point cloud
non-rigid registration
point correspondence
shape-aware attention
分类号
TP391 [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
基于改进DeepLabV3+的轻量化SAR图像冰间水道分割
宋巍
祝敏
石少华
柳彬
贺琪
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多重特征提取和点对应关系的三维点云非刚配准
吴亦奇
何嘉乐
张甜甜
张德军
李艳丽
陈壹林
《图学学报》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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