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线性注意力机制优化的光学与SAR影像匹配方法
1
作者
何巧
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第5期171-178,共8页
针对光学与SAR影像间存在非线性辐射畸变导致匹配正确率低的问题,提出线性注意力机制优化的光学与SAR影像匹配方法。该方法利用SuperPoint的描述分支将融合像素级的梯度方向直方图特征进行特征图维度重构,在维度层面增强特征的语义识别...
针对光学与SAR影像间存在非线性辐射畸变导致匹配正确率低的问题,提出线性注意力机制优化的光学与SAR影像匹配方法。该方法利用SuperPoint的描述分支将融合像素级的梯度方向直方图特征进行特征图维度重构,在维度层面增强特征的语义识别能力;在特征匹配阶段,利用线性注意力机制对SuperGlue算法进行优化,同时采用单样本分类准确性约束、全样本全局一致性约束以及局部范围结构一致等多种约束,构建多尺度损失函数进行训练,增强不同尺度下错误匹配的特征区分。利用6组光学与SAR遥感影像进行实验对比,结果表明,该方法相比HOPC、AWOG、CMM-Net及SuperGlue方法,匹配正确率、匹配效率均有较大提升。
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关键词
影像匹配
灰度信息
特征融合
线性注意力机制
多尺度损失函数
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职称材料
基于Transformer与深度可分离卷积的轻量级遥感图像语义分割
2
作者
马飞
张森峰
+1 位作者
杨飞霞
徐光宪
《电光与控制》
北大核心
2025年第7期33-38,66,共7页
遥感图像语义分割在环境变化监测、汽车辅助驾驶等领域具有广泛的应用。遥感图像在语义对象层面表现出较大的类内变化和较小的类间差异,导致分割模型精度受限且耗费计算资源。为此提出了一种基于Transformer与深度可分离卷积的轻量级遥...
遥感图像语义分割在环境变化监测、汽车辅助驾驶等领域具有广泛的应用。遥感图像在语义对象层面表现出较大的类内变化和较小的类间差异,导致分割模型精度受限且耗费计算资源。为此提出了一种基于Transformer与深度可分离卷积的轻量级遥感图像语义分割方法。首先,引入权重自适应的多头自注意力,在全局范围内对远距离像素关联性建模,获取丰富的上下文信息;其次,构建堆叠的深度可分离卷积层,以低计算复杂度减少空间细节信息的丢失;此外利用线性注意力机制设计特征聚合模块,对全局情景信息与空间细节信息进行融合。经过在Vaihingen和Potsdam数据集上测试结果表明,所提方法的分割总体准确率分别高达92.6%和92.1%,GFLOPs仅为11.5,不仅有效提升了分割精度,而且大大降低了计算复杂度。
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关键词
遥感图像
语义分割
深度学习
深度可分离卷积
线性注意力机制
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职称材料
自适应卷积神经网络在面部表情识别中的应用
被引量：
3
3
作者
郑瑞
付文涵
+1 位作者
杜俊霄
魏胜非
《电讯技术》
北大核心
2023年第3期314-322,共9页
针对无法对面部表情进行精确识别的问题,提出了基于ResNet50网络融合双线性混合注意力机制的网络模型。针对传统池化算法造成图像特征提取残缺、模糊等问题,提出了一种基于Average-Pooling算法的自适应池化权重算法,同时基于粒子群算法...
针对无法对面部表情进行精确识别的问题,提出了基于ResNet50网络融合双线性混合注意力机制的网络模型。针对传统池化算法造成图像特征提取残缺、模糊等问题,提出了一种基于Average-Pooling算法的自适应池化权重算法,同时基于粒子群算法对卷积神经网络模型超参数进行自适应调节,从而进一步提升模型识别精度。基于改进的网络模型,设计了一款实时面部表情识别系统。经验证,在Fer2013数据集和CK+数据集上,改进的模型在测试集中的识别精度分别为73.51%和99.86%。
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关键词
表情识别
卷积神经网络
双
线性
混合
注意力
机制
粒子群优化算法
改进池化算法
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职称材料
题名
线性注意力机制优化的光学与SAR影像匹配方法
1
作者
何巧
机构
广州城市职业学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第5期171-178,共8页
文摘
针对光学与SAR影像间存在非线性辐射畸变导致匹配正确率低的问题,提出线性注意力机制优化的光学与SAR影像匹配方法。该方法利用SuperPoint的描述分支将融合像素级的梯度方向直方图特征进行特征图维度重构,在维度层面增强特征的语义识别能力;在特征匹配阶段,利用线性注意力机制对SuperGlue算法进行优化,同时采用单样本分类准确性约束、全样本全局一致性约束以及局部范围结构一致等多种约束,构建多尺度损失函数进行训练,增强不同尺度下错误匹配的特征区分。利用6组光学与SAR遥感影像进行实验对比,结果表明,该方法相比HOPC、AWOG、CMM-Net及SuperGlue方法,匹配正确率、匹配效率均有较大提升。
关键词
影像匹配
灰度信息
特征融合
线性注意力机制
多尺度损失函数
Keywords
image matching
grayscale information
feature fusion
linear attention mechanism
multiscale loss function
分类号
TP751 [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Transformer与深度可分离卷积的轻量级遥感图像语义分割
2
作者
马飞
张森峰
杨飞霞
徐光宪
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第7期33-38,66,共7页
基金
辽宁省科技厅自然科学基金计划面上项目(2023-MS-314)
辽宁省教育厅科学研究面上项目(LJKZ0357)。
文摘
遥感图像语义分割在环境变化监测、汽车辅助驾驶等领域具有广泛的应用。遥感图像在语义对象层面表现出较大的类内变化和较小的类间差异,导致分割模型精度受限且耗费计算资源。为此提出了一种基于Transformer与深度可分离卷积的轻量级遥感图像语义分割方法。首先,引入权重自适应的多头自注意力,在全局范围内对远距离像素关联性建模,获取丰富的上下文信息;其次,构建堆叠的深度可分离卷积层,以低计算复杂度减少空间细节信息的丢失;此外利用线性注意力机制设计特征聚合模块,对全局情景信息与空间细节信息进行融合。经过在Vaihingen和Potsdam数据集上测试结果表明,所提方法的分割总体准确率分别高达92.6%和92.1%,GFLOPs仅为11.5,不仅有效提升了分割精度,而且大大降低了计算复杂度。
关键词
遥感图像
语义分割
深度学习
深度可分离卷积
线性注意力机制
Keywords
remote sensing image
semantic segmentation
deep learning
depth-wise separable convolution
linear attention mechanism
分类号
TP751.1 [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
自适应卷积神经网络在面部表情识别中的应用
被引量：
3
3
作者
郑瑞
付文涵
杜俊霄
魏胜非
机构
东北师范大学物理学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2023年第3期314-322,共9页
基金
吉林省科技发展计划项目(20170101040JC)。
文摘
针对无法对面部表情进行精确识别的问题,提出了基于ResNet50网络融合双线性混合注意力机制的网络模型。针对传统池化算法造成图像特征提取残缺、模糊等问题,提出了一种基于Average-Pooling算法的自适应池化权重算法,同时基于粒子群算法对卷积神经网络模型超参数进行自适应调节,从而进一步提升模型识别精度。基于改进的网络模型,设计了一款实时面部表情识别系统。经验证,在Fer2013数据集和CK+数据集上,改进的模型在测试集中的识别精度分别为73.51%和99.86%。
关键词
表情识别
卷积神经网络
双
线性
混合
注意力
机制
粒子群优化算法
改进池化算法
Keywords
facial expression recognition
convolutional neural network
bilinear mixed attention mechanism
particle swarm optimization algorithm
improved pooling algorithm
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [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
线性注意力机制优化的光学与SAR影像匹配方法
何巧
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Transformer与深度可分离卷积的轻量级遥感图像语义分割
马飞
张森峰
杨飞霞
徐光宪
《电光与控制》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
自适应卷积神经网络在面部表情识别中的应用
郑瑞
付文涵
杜俊霄
魏胜非
《电讯技术》
北大核心
2023
3
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职称材料
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