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基于多维度感知特征金字塔的人群计数算法
1
作者 陈慧 《南通职业大学学报》 2025年第1期72-79,共8页
针对人群计数中存在的尺度多变和人头误判问题,提出一种基于多维度感知特征金字塔的人群计数算法。该算法以特征金字塔编解码网络为基础,由特征聚合模块组成高效双解码结构,通过多次融合相邻层次语义信息,保留不同尺度下的细节特征,更... 针对人群计数中存在的尺度多变和人头误判问题,提出一种基于多维度感知特征金字塔的人群计数算法。该算法以特征金字塔编解码网络为基础,由特征聚合模块组成高效双解码结构,通过多次融合相邻层次语义信息,保留不同尺度下的细节特征,更好地适应了人头的尺度变化。此外,在网络视野最高处引入多维度感知模块,从空间和通道等多个维度汇聚人头关键特征,更新不同位置下的特征权重,将人头信息从背景中有效加以区分,进一步缩小了单个目标的预测范围。采用多层次监督进行网络整体训练,定性与定量分析结果表明,所提算法在四个公共数据集上表现达到预期。 展开更多
关键词 人群计数 多维度感知特征金字塔 卷积神经网络 注意力机制 特征融合
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改进特征金字塔网络的小目标检测
2
作者 马郑凯 周林立 梁兴柱 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第12期48-54,共7页
由于小目标可视化特征少、难以定位,故许多小目标检测方法基于特征金字塔网络(FPN)进行多尺度融合丰富各特征层的信息。然而,FPN只关注特征局部相关性并且使用逐元素相加操作融合不同的特征层忽略了不同特征层感受野的不同。因此,提出... 由于小目标可视化特征少、难以定位,故许多小目标检测方法基于特征金字塔网络(FPN)进行多尺度融合丰富各特征层的信息。然而,FPN只关注特征局部相关性并且使用逐元素相加操作融合不同的特征层忽略了不同特征层感受野的不同。因此,提出增强上下文特征金字塔网络(ECFPN),设计了上下文信息增强(CIE)模块增强上下文信息,注意力引导特征融合(AGFF)模块融合高层特征图和低层特征图。实验结果表明,ECFPN在VOC2012数据集上的AP 0.5、AP S分别达到75.05%和19.48%,在NWPU VHR-10数据集上的AP 0.5、AP S分别达到93.48%和45%,具有良好的小目标检测性能。 展开更多
关键词 小目标检测 特征金字塔网络 注意力机制
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基于特征金字塔卷积循环神经网络的故障诊断方法 被引量：12
3
作者 刘秀丽 徐小力 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期182-190,共9页
变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)... 变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)框架,并联CNN的卷积层和循环神经网络(RNN)中的长短时记忆(LSTM)层,形成新的CRNN,以充分利用CNN对空间域信息和RNN对时域信息的学习能力;在每一层中权值共享,减少网络参数;利用FPN构建全新特征图,输入一维信号和堆叠后形成的二维信号,对传感器采集的信号进行特征提取,实现故障诊断.利用行星齿轮箱进行故障试验,并进行5折交叉验证,该方法的诊断准确率平均值为99.20%,比基本神经网络模型至少高3.62%,表明该方法诊断精度高、鲁棒性强;利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,证明该方法具有良好的泛用性;利用t-SNE方法对模型的特征学习效果进行可视化分析,结果表明不同故障类别特征具有良好的聚类效果. 展开更多
关键词 卷积循环神经网络 特征金字塔 故障诊断 特征可视化
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基于拉普拉斯金字塔残差网络的多尺度图像压缩研究
4
作者 田学军 章文强 +3 位作者 马梓轩 陈良哲 叶卉荣 舒忠 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第5期33-44,共12页
为了更好地进行图像重建,加强对图像多尺度特征表示和特征融合的处理,本研究提出一种新的多尺度特征融合图像重建网络模型。模型包括迭代降采样和迭代上采样过程。迭代降采样过程是通过在拉普拉斯金字塔残差控制网络模型中将高斯卷积核... 为了更好地进行图像重建,加强对图像多尺度特征表示和特征融合的处理,本研究提出一种新的多尺度特征融合图像重建网络模型。模型包括迭代降采样和迭代上采样过程。迭代降采样过程是通过在拉普拉斯金字塔残差控制网络模型中将高斯卷积核与子采样和高斯平滑滤波迭代操作规则相结合完成的。迭代上采样过程是通过使用拉普拉斯卷积核和二阶差分操作规则实现的。GJ-UNet深度学习网络模型通过其编码器下采样模块实现图像多尺度语义特征的精细分类,并在解码器上采样模块中应用反卷积和卷积操作规则,规范处理图像多尺度语义特征。实验表明,所提出的方法可以实现高精度的特征提取,同时对于图像特征融合的相关性更强,提取的图像边缘信息更清晰且相对噪声信息更低,重建图像的视觉效果基本与原始输入图像相同。本研究有望广泛应用于计算机图像视觉领域。 展开更多
关键词 压缩感知图像重构 图像多尺度特征 拉普拉斯金字塔模型 差分运算 GJ-UNet深度学习网络模型 Dice损失函数
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基于渐进特征融合及多尺度空洞注意力的遮挡鸟巢检测
5
作者 尹向雷 屈少鹏 +1 位作者 解永芳 苏妮 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期535-545,共11页
为了提高被遮挡鸟巢目标的检测性能与准确性,减少鸟类筑巢对电力系统稳定运行造成的威胁以及运维成本,提出基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法.该方法使用渐进特征金字塔网络优化原始特征金字塔网络结构,有效避免了非相邻层次之间较... 为了提高被遮挡鸟巢目标的检测性能与准确性,减少鸟类筑巢对电力系统稳定运行造成的威胁以及运维成本,提出基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法.该方法使用渐进特征金字塔网络优化原始特征金字塔网络结构,有效避免了非相邻层次之间较大的语意差距,增强了非相邻层次间的融合效果.使用多尺度空洞注意力机制,使模型能够有效地提取不同尺度的语义信息,提高模型对遮挡鸟巢目标的检测性能.采用轻量级Mobile-NetV3网络作为骨干网络,进一步降低模型复杂度.消融实验与定性实验结果表明,改进后算法的召回率、精确率与平均精度均值相较于原始算法分别提升了2.0个百分点、0.7个百分点与1.7个百分点,权重大小与计算量分别减少了74.7个百分点与53.5个百分点.对于遮挡鸟巢目标均表现出良好的性能,验证了改进方法的有效性. 展开更多
关键词 输电线路 遮挡目标 YOLOv5 注意力机制 渐进特征金字塔网络
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基于多特征图金字塔融合深度网络的遥感图像语义分割 被引量：21
6
作者 赵斐 张文凯 +2 位作者 闫志远 于泓峰 刁文辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2525-2531,共7页
在遥感图像语义分割中,利用多元数据(如高程信息)进行辅助是一个研究重点。现有的基于多元数据的分割方法通常直接将多元数据作为模型的多特征输入,未能充分利用多元数据的多层次特征,此外,遥感图像中目标尺寸大小不一,对于一些中小型目... 在遥感图像语义分割中,利用多元数据(如高程信息)进行辅助是一个研究重点。现有的基于多元数据的分割方法通常直接将多元数据作为模型的多特征输入,未能充分利用多元数据的多层次特征,此外,遥感图像中目标尺寸大小不一,对于一些中小型目标,如车辆、房屋等,难以做到精细化分割。针对以上问题,提出一种多特征图金字塔融合深度网络(MFPNet),该模型利用光学遥感图像和高程数据作为输入,提取图像的多层次特征,然后针对不同层次的特征,分别引入金字塔池化结构,提取图像的多尺度特征,最后,设计了一种多层次、多尺度特征融合策略,综合利用多元数据的特征信息,实现遥感图像的精细化分割。基于Vaihingen数据集设计了相应的对比实验,实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 语义分割 深度卷积神经网络 特征图融合 金字塔池化
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基于特征金字塔的多尺度特征融合网络 被引量：9
7
作者 郭启帆 刘磊 +2 位作者 张珹 徐文娟 靖稳峰 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期521-530,共10页
特征金字塔网络(FPN)是CNN网络对图像信息进行表达输出的一种有效方法,在目标检测网络中广泛应用.然而,FPN没有充分地将浅层的细节信息传递到深层的语义特征,存在特征融合不足的缺陷,因而只能依靠深层语义信息来进行预测,从而忽略了网... 特征金字塔网络(FPN)是CNN网络对图像信息进行表达输出的一种有效方法,在目标检测网络中广泛应用.然而,FPN没有充分地将浅层的细节信息传递到深层的语义特征,存在特征融合不足的缺陷,因而只能依靠深层语义信息来进行预测,从而忽略了网络低层细节信息,对各种视觉学习的效果造成了一定的影响.针对FPN存在的以上问题,本文提出基于特征金字塔的多尺度特征融合网络模型,在FPN主干网络的基础上,设计了混合特征金字塔和金字塔融合模块,并结合注意力机制,对特征金字塔进行了多尺度的深度融合.本文在PASCAL VOC2012和MS COCO2014数据集上,以Faster R-CNN作为基础检测器进行实验,验证了MFPN对特征融合的有效性. 展开更多
关键词 特征金字塔网络 多尺度特征融合网络 注意力机制
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基于语义一致性监督金字塔网络的目标检测方法
8
作者 代睿 徐鹏越 +1 位作者 李洁 何立火 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期959-968,共10页
特征金字塔广泛应用于基于多尺度特征学习的图像理解任务中,最新多尺度特征学习侧重于特征在语义特征和细节特征的交互融合,特征金字塔通过相邻层特征插值和求和来补充多尺度信息语义特征和细节特征,由于非线性运算的存在和不同输出维... 特征金字塔广泛应用于基于多尺度特征学习的图像理解任务中,最新多尺度特征学习侧重于特征在语义特征和细节特征的交互融合,特征金字塔通过相邻层特征插值和求和来补充多尺度信息语义特征和细节特征,由于非线性运算的存在和不同输出维数的卷积层,不同能级之间关系复杂,逐像素求和并不是最有效的方法。因此,提出了基于语义一致性监督金字塔网络的目标检测方法。该网络模型由多语义特征增强模块和非对称卷积侧接模块组成,其中非对称卷积侧接模块通过学习不同感受野的特征图,提升特征对各种姿态目标泛化性,多语义特征增强模块通过为高层特征图补全底层信息,提升高层特征的细节表达能力,同时在准确性和检测性能之间实现更好的权衡。在基准测试集MSCOCO上进行的实验结果表明,所提出的目标检测方法在不增加FLOPs的基础上,将检测平均精确度提高了2.6%,显著提高了目标检测的性能。 展开更多
关键词 目标检测 语义一致性 特征金字塔网络
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基于密集特征金字塔的细胞图像实例分割网络 被引量：2
9
作者 董高君 许乐乐 +1 位作者 马忠松 于歌 《载人航天》 CSCD 北大核心 2021年第2期169-174,共6页
针对空间科学实验中复杂场景下细胞图像难以精细准确分割的问题,提出了基于Mask R-CNN的实例分割新算法——基于密集特征金字塔的实例分割网络(DFP-Mask)。该算法在特征金字塔网络自顶向下的特征传输过程中以密集连接的方式控制多尺度... 针对空间科学实验中复杂场景下细胞图像难以精细准确分割的问题,提出了基于Mask R-CNN的实例分割新算法——基于密集特征金字塔的实例分割网络(DFP-Mask)。该算法在特征金字塔网络自顶向下的特征传输过程中以密集连接的方式控制多尺度特征图间的信息传递,将高层语义结构信息传递至所有低层特征,提高低层特征的语义理解能力,从而提升多尺度特征的目标识别能力。实验选用天舟一号小鼠肝卵圆细胞图像数据,数据集中包涵200张背景复杂且有实例交叠的图片。实验结果表明:与Mask R-CNN相比,DFP-Mask在多个评价指标和视觉分割效果上表现更优,其中准确率提高了2.03%,召回率提高了3.77%,平均精确率mAP提高了1%。DFP-Mask可应用于更多空间科学实验对象的数量、形态、生长过程等表型特征的提取。 展开更多
关键词 深度学习 实例分割网络 细胞分割 多尺度特征 密集特征金字塔 细胞图像
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基于浅层特征抑制的油气管道小缺陷检测网络
10
作者 郝鹏程 郎宪明 郭晓庆 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2024年第6期81-88,共8页
针对在漏磁检测中石油和天然气管道中的小缺陷样本稀缺及检测精度不佳的问题,提出了基于浅层特征抑制的油气管道小缺陷检测网络。首先,利用对抗生成网络并融入先验知识,以生成高质量小缺陷样本。然后,在特征提取过程中引入缺陷特征抑制... 针对在漏磁检测中石油和天然气管道中的小缺陷样本稀缺及检测精度不佳的问题,提出了基于浅层特征抑制的油气管道小缺陷检测网络。首先,利用对抗生成网络并融入先验知识,以生成高质量小缺陷样本。然后,在特征提取过程中引入缺陷特征抑制模块,在浅层金字塔特征中抑制大缺陷语义从而增强小缺陷特征。最后,多尺度注意力变换器(Transformer)充分利用特征图像的局部细节和全局信息提高管道缺陷检测准确率。实验结果表明,该模型检测的准确率为95.1%,比现有的Faster R-CNN等方法的平均值高7.8%。 展开更多
关键词 小缺陷检测 漏磁图像 特征金字塔 卷积神经网络 注意力机制
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基于立体图像的多路径特征金字塔网络3D目标检测 被引量：3
11
作者 苏凯祺 阎维青 徐金东 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1487-1494,共8页
3D目标检测是计算机视觉和自动驾驶中一项重要的场景理解任务。当前基于立体图像的3D目标检测方法大多没有充分考虑多个目标之间的尺度存在较大差异,从而尺度小的物体容易被忽略,导致检测精度低。针对这一问题,提出了一种基于立体图像... 3D目标检测是计算机视觉和自动驾驶中一项重要的场景理解任务。当前基于立体图像的3D目标检测方法大多没有充分考虑多个目标之间的尺度存在较大差异,从而尺度小的物体容易被忽略,导致检测精度低。针对这一问题,提出了一种基于立体图像的多路径特征金字塔网络(MpFPN)3D目标检测方法。MpFPN对特征金字塔网络进行了扩展,增加了自底向上的路径、由上至下的路径及输入特征图到输出特征图之间的连接,为联合区域提议网络提供了更高语义信息和更细粒度空间信息的多尺度特征信息。实验结果表明:在3D目标检测KITTI数据集上,无论在场景简单、中等、复杂情况下,所提方法获得的结果都优于比较方法的结果。 展开更多
关键词 3D目标检测 特征金字塔网络(fpn) 立体图像 多尺度 深度学习
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基于深度可分离卷积和多级特征金字塔网络的行人检测 被引量：1
12
作者 姜义成 李凡 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2020年第1期94-101,共8页
为提高行人检测的准确率,提出一种基于卷积神经网络的行人检测方法。该方法以YOLOv3-tiny算法为基础,在骨干网络部分,用深度可分离卷积的网络结构代替原卷积网络结构,加深网络深度。在检测部分,提出一种改进的多级特征金字塔网络,该网络... 为提高行人检测的准确率,提出一种基于卷积神经网络的行人检测方法。该方法以YOLOv3-tiny算法为基础,在骨干网络部分,用深度可分离卷积的网络结构代替原卷积网络结构,加深网络深度。在检测部分,提出一种改进的多级特征金字塔网络,该网络由8个结构相同的使用深度可分离卷积的特征金字塔组成,特征金字塔之间串联连接,将不同金字塔得到的相同尺寸的特征进行融合,利用融合后的特征金字塔进行检测。在Caltech Pedestrian数据集上进行测试。结果表明:该方法的漏检率为57.83%,比梯度方向直方图(HOG)方法低32.53%,比基于深度学习的方法SA Fast-RCNN和MS-CNN分别低4.67%、3.21%;运行速度为34 ms/帧。因而,该方法满足了实时性要求。 展开更多
关键词 汽车主动安全 行人检测 深度可分离卷积 多级特征金字塔网络 特征融合
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基于卷积块注意力模块和双向特征金字塔网络的接触网支持装置检测方法研究 被引量：3
13
作者 冯新伟 黄宇祥 王忠立 《铁道技术监督》 2023年第4期16-24,共9页
接触网支持装置是接触网悬挂状态检测监测图像分析的关键对象,对支持装置零部件的检测定位是实现缺陷自动分析的基础。针对接触网支持装置零部件种类多、尺寸差异大、存在遮挡、部分零部件相似度高等问题,提出一种融合卷积块注意力模块(... 接触网支持装置是接触网悬挂状态检测监测图像分析的关键对象,对支持装置零部件的检测定位是实现缺陷自动分析的基础。针对接触网支持装置零部件种类多、尺寸差异大、存在遮挡、部分零部件相似度高等问题,提出一种融合卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)的接触网支持装置检测方法。在YOLO v5s网络模型基础上,该方法通过CBAM增强接触网支持装置的特征提取,结合BiFPN,实现不同零部件分辨率特征图的融合。利用4C装置获得的图像数据集,开展验证试验。试验结果表明,相对YOLO v5s网络模型,融合CBAM和BiFPN的接触网支持装置检测方法,网络平均精度mAP@0.5提高2.12%;能显著提升小目标检测效果,提高定位的准确性和稳定性,对接触网状态的智能分析有重要意义。 展开更多
关键词 接触网 支持装置 检测方法 卷积块注意力模块 双向特征金字塔网络
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特征金字塔网络在图像检测中的应用 被引量：4
14
作者 董镭刚 《科学技术创新》 2018年第10期85-86,共2页
特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度的物体的基组成部分。由于特征金字塔非常消耗内存和计算资源,所以在使用深度学习进行目标检测的应用中一般避免使用它。该文使用深度卷积网络中本身的多尺度的层结构,构建了无额外计算消耗的特... 特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度的物体的基组成部分。由于特征金字塔非常消耗内存和计算资源,所以在使用深度学习进行目标检测的应用中一般避免使用它。该文使用深度卷积网络中本身的多尺度的层结构,构建了无额外计算消耗的特征金字塔。建立了一种从上到下横向连接的网络结构,称为特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)。在Faster R-CNN中使用FPN,使用MS COCO数据集的基准测试,成为了最好的图像目标检测模型之一。 展开更多
关键词 特征金字塔 图像检测 深度学习 卷积神经网络
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基于空间特征的生成对抗网络数据生成方法 被引量：9
15
作者 孙磊 杨宇 +2 位作者 毛秀青 汪小芹 李佳欣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期1959-1969,共11页
传统的生成对抗网络(GAN)在特征图较大的情况下,忽略了原始特征的表示和结构信息,并且生成图像的像素之间缺乏远距离相关性,从而导致生成的图像质量较低。为了进一步提高生成图像的质量,该文提出一种基于空间特征的生成对抗网络数据生... 传统的生成对抗网络(GAN)在特征图较大的情况下,忽略了原始特征的表示和结构信息,并且生成图像的像素之间缺乏远距离相关性,从而导致生成的图像质量较低。为了进一步提高生成图像的质量,该文提出一种基于空间特征的生成对抗网络数据生成方法(SF-GAN)。该方法首先将空间金字塔网络加入生成器和判别器,来更好地捕捉图像的边缘等重要的描述信息;然后将生成器和判别器进行特征加强,来建模像素之间的远距离相关性。使用CelebA,SVHN,CIFAR-10等小规模数据集进行实验,通过定性和盗梦空间得分(IS)、弗雷歇距离(FID)定量评估证明了所提方法相比梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)、自注意力生成对抗网络(SAGAN)能使生成的图像具有更高的质量。并且通过实验证明了该方法生成的数据能够进一步提升分类模型的训练效果。 展开更多
关键词 生成对抗网络 空间金字塔网络 特征加强 特征图
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基于细化多尺度深度特征的目标检测网络 被引量：13
16
作者 李雅倩 盖成远 +2 位作者 肖存军 吴超 刘佳甲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2360-2366,共7页
现有深度卷积神经网络中感受野尺度单一,无法适应目标的尺度变化和边界形变,故此本文提出了一种提取并融合多尺度特征的目标检测网络.该网络通过减少池化并在网络底层加入空间加信道压缩激励模块来突出可利用的细节信息,生成高质量的特... 现有深度卷积神经网络中感受野尺度单一,无法适应目标的尺度变化和边界形变,故此本文提出了一种提取并融合多尺度特征的目标检测网络.该网络通过减少池化并在网络底层加入空间加信道压缩激励模块来突出可利用的细节信息,生成高质量的特征图;此外,在深层网络中加入可变多尺度特征融合模块,该模块具有多种尺度的感受野并可根据物体边界预测采样位置,最后通过融合多尺度特征使网络具有更强的特征表达能力并且对不同尺度实例及其边界信息更具鲁棒性.实验证明,本文结构实现了比原有结构更高的平均精度,与目前主流目标检测算法相比也具有一定优势. 展开更多
关键词 目标检测 特征金字塔网络 可变形卷积 信道空间压缩激励 多尺度特征融合
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双分支金字塔网络的微光图像增强算法 被引量：8
17
作者 陈清江 顾媛 李金阳 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期395-404,共10页
针对微光图像存在亮度低、细节丢失严重以及现有算法增强后的微光图像存在曝光过度、颜色失真等问题,提出双分支金字塔网络的微光图像增强算法。首先,将微光图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间。其次,对V分量采用双分支金字塔网络的微... 针对微光图像存在亮度低、细节丢失严重以及现有算法增强后的微光图像存在曝光过度、颜色失真等问题,提出双分支金字塔网络的微光图像增强算法。首先,将微光图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间。其次,对V分量采用双分支金字塔网络的微光图像增强算法,自适应获取图像特征。网络结构由并行双分支构成,含层级残差模块的分支有效增强V分量亮度,含特征金字塔注意力模块的分支获取深层特征信息。最后,对双分支结构提取的信息进行融合,并将增强后的图像从HSV颜色空间转换回RGB颜色空间。所提算法在真实图像上的峰值信噪比及结构相似度的均值分别达到29.451 dB和0.9301,均高于其他对比算法。实验结果表明,所提算法对V分量进行增强提高了图像亮度,有效地恢复了图像细节。 展开更多
关键词 微光图像增强 层级残差 特征金字塔注意力 卷积神经网络 HSV颜色空间
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集成全局局部特征交互与角动量机制的端到端多目标跟踪算法 被引量：1
18
作者 计忠平 王相威 +3 位作者 何志伟 杜晨杰 金冉 柴本成 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3703-3712,共10页
针对多目标跟踪(MOT)算法性能对于检测准确度和数据关联策略的依赖性问题,该文提出一种新的端到端算法。在检测方面,首先基于特征金字塔网络,提出空间残差特征金字塔模块(SRFPN),以提升特征融合和信息传递的效率。随后,引入全局局部特... 针对多目标跟踪(MOT)算法性能对于检测准确度和数据关联策略的依赖性问题,该文提出一种新的端到端算法。在检测方面,首先基于特征金字塔网络,提出空间残差特征金字塔模块(SRFPN),以提升特征融合和信息传递的效率。随后,引入全局局部特征交互模块(GLFIM)来平衡局部细节和全局上下文信息,增强多尺度特征的专注度,提高模型对目标尺度变化的适应性。在关联方面,引入角动量机制(AMM),充分考虑目标运动方向,以提升连续帧之间目标匹配的精确性。在MOT17和UAVDT数据集上进行实验验证,所提跟踪器的检测性能和关联性能均显著提升,并且在目标遮挡、尺度变化和杂乱背景等复杂场景下表现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 特征金字塔网络 全局局部特征交互 角动量
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基于金字塔型残差神经网络的红外图像深度估计 被引量：5
19
作者 顾婷婷 赵海涛 孙韶媛 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期417-423,共7页
对车载红外图像进行深度估计,可应用于车辆的夜间辅助驾驶系统(Driver Assistant Systems,DAS),本文提出了一种新型的神经网络结构来估计红外图像的深度。受景物分类思想的启发,将传统深度估计方法中的回归问题转化为分类问题。首先,对... 对车载红外图像进行深度估计,可应用于车辆的夜间辅助驾驶系统(Driver Assistant Systems,DAS),本文提出了一种新型的神经网络结构来估计红外图像的深度。受景物分类思想的启发,将传统深度估计方法中的回归问题转化为分类问题。首先,对红外图像进行归一化预处理,并将深度图置于自然对数空间对距离进行远近分类。其次,设计了一种新型的金字塔输入残差神经网络(Pyramid Residual Neural Networks,PRN),将红外图像以金字塔型结构作为网络输入,网络结构分为粗略特征提取和精细特征提取两部分。最后,将全连接层改为全卷积层,大大减少了网络中的参数个数,降低计算复杂度。金字塔型结构的输入使得网络能够多尺度提取特征,这使得估计出的深度图场景中的对象轮廓比同一网络单一红外图像输入估计出的景物轮廓更清晰。此外,通过计算错误和准确性评价指标,证明本文的提出方法能够很好地估计红外图像的深度,对比实验验证了本文方法更具优势。 展开更多
关键词 深度估计 车载红外图像 金字塔型输入 残差网络 多尺度特征
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基于金字塔特征融合的二阶段三维点云车辆检测 被引量：3
20
作者 张名芳 吴禹峰 +1 位作者 王力 王庞伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期107-116,共10页
针对三维点云鸟瞰图特征提取不充分导致车辆目标检测性能欠佳问题,本文提出一种基于金字塔特征融合的二阶段三维点云车辆目标检测算法。首先通过降维处理并利用体素占用编码原始三维点云,得到二维特征图输入;然后,利用上采样网络传递高... 针对三维点云鸟瞰图特征提取不充分导致车辆目标检测性能欠佳问题,本文提出一种基于金字塔特征融合的二阶段三维点云车辆目标检测算法。首先通过降维处理并利用体素占用编码原始三维点云,得到二维特征图输入;然后,利用上采样网络传递高层语义特征,下采样网络传递低层位置特征,构建一阶段金字塔网络结构提取车辆目标特征;最后,通过候选区域提取层得到不同尺度的候选区域,利用兴趣区域池化层对齐各候选区域尺度,并采用全连接层融合多尺度特征,提取不同感受野下车辆目标特征;此外,在损失函数方面,补充正余弦角度损失并加权到总损失函数中,优化车辆目标航向角预测。基于KITTI公开数据集的实验分析表明,本文算法相较基准网络能够有效补充三维点云鸟瞰图特征提取,在不同难度的检测任务中平均检测精度提高了5.07%~8.59%。 展开更多
关键词 智能交通 车辆检测 金字塔特征融合 激光点云 卷积神经网络
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