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改进特征金字塔网络的小目标检测 被引量：2
1
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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轻量化的多尺度特征校准小目标检测网络
2
作者 徐杰 郭立君 +2 位作者 冯海 徐栋炯 张荣 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期228-234,共7页
为了解决复杂工业场景中边缘设备部署和小目标检测的漏检问题,提出一种轻量化的多尺度特征校准小目标检测网络(LMFC-Net)。首先,针对由于网络层数加深导致的浅层特征信息丢失及空间特征错位问题,提出多尺度特征校准的特征金字塔网络(MSF... 为了解决复杂工业场景中边缘设备部署和小目标检测的漏检问题,提出一种轻量化的多尺度特征校准小目标检测网络(LMFC-Net)。首先,针对由于网络层数加深导致的浅层特征信息丢失及空间特征错位问题,提出多尺度特征校准的特征金字塔网络(MSFC-FPN),利用深层特征校准浅层特征,在降低参数量的同时,提高模型对密集小目标的检测能力;其次,提出一种轻量化的共享参数卷积检测头(LSPC-Head),显著提升特征表达能力,并有效降低模型的参数和计算量;最后,通过通道剪枝和特征蒸馏降低计算和内存开销,并提升检测精度,使它适用于资源受限设备。实验结果表明,在FactorySafeDet数据集上,与YOLOv8n相比,LMFC-Net的参数量和计算量分别降低了76.7%和24.7%,召回率和平均精度均值(mAP50)分别提高了5.9和2.7个百分点。此外,在VisDrone2019、CrowdHuman和PCB公开数据集上,LMFC-Net具有良好的泛化性。与其他单阶段目标检测模型相比,LMFC-Net具有更小的模型参数量、计算量和更优的检测效果。 展开更多
关键词 小目标检测 轻量化 多尺度特征校准 特征金字塔网络 共享参数卷积检测头
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用于小麦多生长阶段倒伏边界精准检测的分层交互特征金字塔网络 被引量：2
3
作者 庞春晖 陈鹏 +6 位作者 夏懿 章军 王兵 邹岩 陈天娇 康辰瑞 梁栋 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第2期128-139,共12页
[目的/意义]传统的小麦倒伏检测方法需要人工进行田间观测和记录,这种方法存在主观、效率低、劳动强度大等问题,难以满足大规模的小麦倒伏检测的需求。基于深度学习的小麦倒伏检测技术虽已在一定程度上得到应用,但普遍局限于对小麦单一... [目的/意义]传统的小麦倒伏检测方法需要人工进行田间观测和记录,这种方法存在主观、效率低、劳动强度大等问题,难以满足大规模的小麦倒伏检测的需求。基于深度学习的小麦倒伏检测技术虽已在一定程度上得到应用,但普遍局限于对小麦单一发育阶段的倒伏识别,而倒伏可能发生在小麦生长的各个时期,不同时期倒伏特征变化复杂,这给模型特征捕捉能力带来考验。本研究旨在探索一种基于深度学习技术的多生育期小麦倒伏区域检测方法。[方法]用无人机采集小麦灌浆期、早熟期、晚熟期这三个关键生长阶段的RGB图像,通过数据增强等技术构建出多生育期小麦倒伏数据集。提出一种小麦倒伏提取模型Lodging2Former,该模型在Mask2Former的基础上加以改进,引入分层交互式特征金字塔网络(Hierarchical Interactive Feature Pyramid Network,HI-FPN),用于提高模型在复杂田间背景干扰下对于多个生长阶段小麦倒伏特征的捕捉能力。[结果和讨论]所提出的Lodg⁃ing2Former模型相较于现存的多种主流算法,如Mask R-CNN(Mask Region-Based Convolutional Neural Network)、SOLOv2(Segmenting Objects by Locations,Version 2)以及Mask2Former,在平均精度均值(mean Average Precision,mAP)上展现出显著优势。在阈值分别为0.5、0.75以及0.5~0.95的条件下,模型的mAP值分别达到了79.5%、40.2%和43.4%,相比Mask2Former模型,mAP性能提升了1.3%~4.3%。[结论]提出的HI-FPN网络可以有效利用图像中的上下文语义和细节信息,通过提取丰富的多尺度特征,增强了模型对小麦在不同生长阶段倒伏区域的检测能力,证实了HI-FPN在多生育期小麦倒伏检测中的应用潜力和价值。 展开更多
关键词 无人机 深度学习 小麦倒伏检测 特征金字塔网络 Mask2Former
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用于胸片分类的自校正特征融合金字塔网络
4
作者 宫霄霖 程琦 李锵 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期511-520,共10页
胸部疾病的病灶区域面积差异较大,易受健康部位的影响,难以定位,并且用于诊断疾病的X射线胸片样本数据分布不平衡,导致胸部疾病分类网络的分类准确度较低.针对胸部疾病分类任务中仍然存在的问题和挑战,本文提出了一种自校正特征融合金... 胸部疾病的病灶区域面积差异较大,易受健康部位的影响,难以定位,并且用于诊断疾病的X射线胸片样本数据分布不平衡,导致胸部疾病分类网络的分类准确度较低.针对胸部疾病分类任务中仍然存在的问题和挑战,本文提出了一种自校正特征融合金字塔网络.该网络使用自校正卷积增强疾病部位在特征图上以及通道之间的位置联系,在不引入额外参数量的条件下增大了卷积的感受野,避免无病区域的信息干扰;然后通过特征融合金字塔网络整合多尺度图像特征信息,在获取高分辨率特征图的同时,能够准确地定位病变区域,可以更好地识别不同尺度疾病的特征,在多标签分类任务上具有独特的优势;同时引入频率通道注意力机制强化网络对疾病特征的提取能力,在上采样和特征融合变换之前,减少全局平均池化过程中造成的特征丢失;最后提出一种轮次焦点损失函数区分不同种类胸部疾病的训练程度,根据分类难易程度区分样本,并在不同的训练轮次调整权重,以解决胸部疾病样本分布不平衡问题.在ChestX-ray14数据集上的平均AUC值可达0.853,在CheXpert数据集上的平均AUC值可达0.903,超过了近年来较为先进的网络模型.实验结果表明,该网络与传统的胸部疾病分类网络相比能有效地提高胸部疾病的分类精度,并且具有较强的泛化能力. 展开更多
关键词 胸部疾病 自校正卷积 特征融合金字塔网络 频率通道注意力 轮次焦点损失函数
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一种面向散乱点云语义分割的深度残差-特征金字塔网络框架 被引量：9
5
作者 彭秀平 仝其胜 +2 位作者 林洪彬 冯超 郑武 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2831-2840,共10页
针对当前基于深度学习的散乱点云语义特征提取方法通用性差以及特征提取不足导致的分割精度和可靠性差的难题,提出了一种散乱点云语义分割深度残差-特征金字塔网络框架.首先,针对当前残差网络在卷积方式上的局限性,定义一种立方体卷积运... 针对当前基于深度学习的散乱点云语义特征提取方法通用性差以及特征提取不足导致的分割精度和可靠性差的难题,提出了一种散乱点云语义分割深度残差-特征金字塔网络框架.首先,针对当前残差网络在卷积方式上的局限性,定义一种立方体卷积运算,不仅可以通过二维卷积运算实现三维表示点的高层特征的抽取,还可以解决现有的参数化卷积设计通用性差的问题;其次,将定义的立方体卷积计算与残差网络相结合,构建面向散乱点云语义分割的深度残差特征学习网络框架;进一步,将深度残差网络与特征金字塔网络相结合,实现三维表示点高层特征多尺度学习与散乱点云场景语义分割.实验结果表明,本文提出的立方体卷积运算具有良好的适用性,且本文提出的深度残差-特征金字塔网络框架在分割精度方面优于现存同类方法. 展开更多
关键词 散乱点云 语义分割 立方体卷积 残差网络 特征金字塔网络
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面向小目标检测结合特征金字塔网络的SSD改进模型 被引量：13
6
作者 张建明 刘煊赫 +1 位作者 吴宏林 黄曼婷 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第3期61-66,72,共7页
针对SSD卷积神经网络模型对小目标检测精度不高的问题,提出了一种基于特征金字塔网络的SSD改进模型.特征金字塔网络可以将深层的携带有更抽象、更丰富的语义信息的卷积特征图与浅层的分辨率更高、更细节的卷积特征图进行融合.检测的过... 针对SSD卷积神经网络模型对小目标检测精度不高的问题,提出了一种基于特征金字塔网络的SSD改进模型.特征金字塔网络可以将深层的携带有更抽象、更丰富的语义信息的卷积特征图与浅层的分辨率更高、更细节的卷积特征图进行融合.检测的过程是将原始SSD网络得到的多层特征图,经改进设计的横向连接层、上采样层、融合层和预测层处理后,再通过非极大值抑制得到最终的检测结果.采用PASCALVOC2007和2012(train+val)作为训练集,PASCALVOC2007(test)测试集的mAP达到了75.8%,相比原SSD模型提高了1.5%.其中,在盆栽植物类密集小目标检测上有9.9%的提升. 展开更多
关键词 目标检测 卷积神经网络 SSD模型 特征金字塔网络 特征图融合
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基于U-Net和特征金字塔网络的秸秆覆盖率计算方法 被引量：8
7
作者 马钦 万传峰 +2 位作者 卫建 汪玮韬 吴才聪 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期224-234,共11页
针对田间秸秆覆盖分散、秸秆形态多样,细碎秸秆识别困难,传统图像识别方法易受光照、阴影等因素干扰等问题,本文以黑龙江省齐齐哈尔市龙江县为研究地点,构建田间秸秆图像数据集;对图像进行裁剪、标注后,构建了以U-Net为基础网络的秸秆... 针对田间秸秆覆盖分散、秸秆形态多样,细碎秸秆识别困难,传统图像识别方法易受光照、阴影等因素干扰等问题,本文以黑龙江省齐齐哈尔市龙江县为研究地点,构建田间秸秆图像数据集;对图像进行裁剪、标注后,构建了以U-Net为基础网络的秸秆检测模型。将编码阶段的网络结构换成ResNet34的前4层作为特征提取器,增加模型的复杂度,增强秸秆特征的提取;为增强秸秆边缘识别,在最高语义信息层对深层特征图使用多分支非对称空洞卷积块(Multibranch asymmetric dilated convolutional block, MADC Block)提取多尺度的图像特征;为增加细碎秸秆的检测能力,在跳跃连接阶段使用密集特征图金字塔网络(Dense feature pyramid networks, DFPN)进行低层特征图和高层特征图的信息融合,利用特征图对应秸秆图像中感受野的不同,解决秸秆形态多样的问题;为避免秸秆特征图在上采样时的无效计算,解码阶段使用快速上卷积块(Fast up-convolution block, FUC Block)进行上采样,避免秸秆特征图在上采样时的无效计算。试验表明,本文算法在车载相机采集到的秸秆图像数据集上平均交并比为84.78%,相比U-Net提高2.59个百分点,该网络对于640像素×480像素的图像平均处理时间低于3 ms,符合作业检测时的时间复杂度要求,算法在一定程度上改善了阴影区域秸秆的识别问题,提高了细碎秸秆的识别能力。 展开更多
关键词 秸秆检测 计算机视觉 非对称空洞卷积 特征图金字塔网络
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基于特征金字塔网络的肺结节检测 被引量：6
8
作者 高智勇 黄金镇 杜程刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期2571-2576,共6页
针对计算机断层扫描(CT)影像中肺结节尺寸变化较大、尺寸小且不规则等特点导致的检测敏感度较低的问题,提出了基于特征金字塔网络(FPN)的肺结节检测方法。首先,利用FPN提取结节的多尺度特征,并强化小目标及目标边界细节的特征;其次,在FP... 针对计算机断层扫描(CT)影像中肺结节尺寸变化较大、尺寸小且不规则等特点导致的检测敏感度较低的问题,提出了基于特征金字塔网络(FPN)的肺结节检测方法。首先,利用FPN提取结节的多尺度特征,并强化小目标及目标边界细节的特征;其次,在FPN的基础上设计语义分割网络(名为掩模特征金字塔网络(Mask FPN))用于快速准确地分割提取肺实质,作为目标候选区域定位图像;并且,在FPN顶层添加反卷积层,采用多尺度预测策略改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)以提高检测性能;最后,针对肺结节数据集的正负样本不平衡问题,在区域候选网络(RPN)模块采用焦点损失函数以提高结节的检出率。所提方法在公开数据集LUNA16上进行实验,结果表明,利用FPN和反卷积层改进的新网络对结节检测效果有一定的帮助,采用焦点损失函数也有一定效果。综合多种改进,当平均每个扫描件的候选结节数为46.7时,所提方法的肺结节检测敏感度指标为95.7%,与其他卷积神经网络方法如Faster R-CNN、UNet等相比,具有较高的敏感性。所提方法能够较好地提取不同尺度上的结节特征,提高CT图像肺结节检测的敏感度,同时对于较小的结节也能有效检测,能更有效地辅助肺癌的诊断治疗。 展开更多
关键词 肺结节检测 肺实质分割 特征金字塔网络 卷积神经网络 多尺度
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多尺度和多层级特征融合的人体姿态估计 被引量：2
9
作者 王燕妮 胡敏 +2 位作者 韩世鹏 陈艺瑄 吕昊 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期199-209,共11页
人体姿态估计的精度提升通常依赖于特征融合,但是现有特征融合策略往往忽略了尺度特征和层级特征之间的交互作用。为了充分利用不同特征之间的互补性,提出了一种新特征融合策略用以提升人体姿态估计精度,即多尺度和多层级特征融合网络(m... 人体姿态估计的精度提升通常依赖于特征融合,但是现有特征融合策略往往忽略了尺度特征和层级特征之间的交互作用。为了充分利用不同特征之间的互补性,提出了一种新特征融合策略用以提升人体姿态估计精度,即多尺度和多层级特征融合网络(multi-scale and multi-level network,MSLNet)。采用高分辨率网络(high-resolution network,HRNet)作为主干,通过跨尺度信息交互,实现不同分辨率特征图之间的信息交换,获取同时包含细粒度和粗粒度的姿态特征;引入期望最大化注意力-加权双向特征金字塔网络(expectation maximization attention-bidirectional feature pyramid network,EMA-BiFPN),实现多尺度特征融合后的多层级特征聚合,从局部到全局捕捉人体姿态的细节和关联信息;设计由残差结构组成的关键点检测头,完成输出特征的最终融合并提升人体关键点检测准确率。实验结果表明,MSLNet在COCO和MPII数据集上分别取得了75.8%和91.1%的准确率,实现了最优精度,充分验证了MSLNet能够融合尺度和层级之间的互补特征,进而提升人体姿态估计精度。 展开更多
关键词 高分辨率网络(HRNet) 人体姿态估计 期望最大化注意力 双向特征金字塔网络 特征融合
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基于卷积神经网络的线结构光高精度三维测量方法
10
作者 叶涛 何威燃 +2 位作者 刘国鹏 欧阳煜 王斌 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期183-195,共13页
线结构光视觉三维测量技术因其高精度和非接触的三维重建优势而被广泛应用。然而,现有的线结构光三维测量方法在标定过程中往往面临较高的耦合性问题,且在复杂环境下,背景噪声和光照变化会严重干扰条纹的提取,导致结构光条纹中心定位精... 线结构光视觉三维测量技术因其高精度和非接触的三维重建优势而被广泛应用。然而,现有的线结构光三维测量方法在标定过程中往往面临较高的耦合性问题,且在复杂环境下,背景噪声和光照变化会严重干扰条纹的提取,导致结构光条纹中心定位精度下降,进而影响整体三维测量的精度和鲁棒性。针对上述问题,提出了一种基于卷积神经网络的鲁棒三维测量方法。首先,设计了一种创新性的残差U型块特征金字塔网络(RSU-FPN),旨在实现背景噪声的干扰抑制和结构光条纹区域中心的高精度鲁棒提取。其次,构建了一种新型的线结构光视觉传感器,并提出了一种分离式测量模型,成功将摄像机标定与光平面标定解耦,极大地提高了系统的灵活性与扩展性。通过这种解耦的标定方式,避免了传统标定方法中存在的耦合问题,使得整个测量系统更加高效且易于调整。实验结果表明,所提出的基于卷积神经网络的鲁棒三维测量方法,在复杂背景下能够实现结构光条纹中心的高精度提取,利用提取出的光条纹中心进行标定,其均方根误差分别为x方向0.005 mm、y方向0.009 mm以及z方向0.097 mm。并且,该方法在不同表面类型(如漫反射表面和光滑反射表面)上均能实现高精度的三维重建,验证了其在实际应用中的优越性和强大的鲁棒性。 展开更多
关键词 线结构光 三维测量 卷积神经网络 残差U型块特征金字塔网络 背景噪声抑制
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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 被引量：1
11
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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基于渐进特征融合及多尺度空洞注意力的遮挡鸟巢检测
12
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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基于增强特征金字塔网络的场景文本检测算法 被引量：12
13
作者 邵海琳 季怡 +1 位作者 刘纯平 徐云龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期248-255,共8页
场景文本检测有助于机器理解图像内容,在智能交通、场景理解和智能导航等领域应用广泛。现有的场景文本检测算法未充分利用高层语义信息和空间信息,限制了模型对复杂背景像素的分类能力和对不同尺度的文本实例的检测和定位能力。为解决... 场景文本检测有助于机器理解图像内容,在智能交通、场景理解和智能导航等领域应用广泛。现有的场景文本检测算法未充分利用高层语义信息和空间信息,限制了模型对复杂背景像素的分类能力和对不同尺度的文本实例的检测和定位能力。为解决上述问题,提出了一种基于增强特征金字塔网络的场景文本检测算法。该算法包括比率不变特征增强(Ratio Invariant Feature Enhanced,RIFE)模块和重建空间分辨率(Rebuild Spatial Resolution,RSR)模块。RIFE模块作为残差分支,增强了网络的高层语义信息传递,提高了分类能力,降低了误报率和漏捡率。RSR模块重建多层特征分辨率,利用丰富的空间信息改进边界位置。实验结果表明,所提算法提升了在多方向文本数据集ICDAR2015、弯曲文本数据集Totaltext以及长文本数据集MSRA-TD500上的检测能力。 展开更多
关键词 场景文本检测 特征金字塔网络 语义信息 空间信息 边界位置
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基于特征金字塔网络的超大尺寸图像裂缝识别检测方法 被引量：9
14
作者 舒江鹏 李俊 +2 位作者 马亥波 段元锋 赵唯坚 《土木与环境工程学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第3期29-36,共8页
基于图像分析的裂缝自动检测识别一直是桥梁结构健康检测的热点问题之一。深度学习作为裂缝检测的重要解决方法,需要大量数据支持。公开数据集提供的小尺寸裂缝图像不足以解决超大尺寸细长裂缝图像的检测问题。提出一个基于特征金字塔... 基于图像分析的裂缝自动检测识别一直是桥梁结构健康检测的热点问题之一。深度学习作为裂缝检测的重要解决方法,需要大量数据支持。公开数据集提供的小尺寸裂缝图像不足以解决超大尺寸细长裂缝图像的检测问题。提出一个基于特征金字塔深度学习网络的超大尺寸图像中细长裂缝的检测方法。通过对编码器提取的4个不同层次的特征图分别进行预测,网络能够实现对细小裂缝的高精度分割。试验使用120张大小为3264×4928像素的桥钢箱梁表面裂缝图像对特征金字塔网络进行训练、测试;并将获得的训练模型与通过双线性插值方法缩放图像至1600×2400像素和2112×3168像素两种规格生成的数据集训练后的模型进行对比。结果表明:该方法在对比测试中能够获得最高的裂缝检测交并比(IoU)为0.78,最低的Dice Loss为0.12。测试中,裂缝检测图像显示,缩放图像会导致部分裂缝信息的丢失,该方法能稳定地保留裂缝信息,并实现复杂背景下超大尺寸图像中细长裂缝的高精度自动检测。 展开更多
关键词 裂缝检测 深度学习 超大尺寸图像 特征金字塔网络
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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
15
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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基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法 被引量：4
16
作者 秦源源 张鸿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期2311-2318,共8页
针对肺结节计算机辅助检测(CAD)系统中肺结节形态各异难以检测带来的敏感度低、假阳性率高的问题,提出一种基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法。在第一阶段,以更加紧凑的双路径网络(DPN)为骨干网络,并结合特征金字塔网络(FPN)进... 针对肺结节计算机辅助检测(CAD)系统中肺结节形态各异难以检测带来的敏感度低、假阳性率高的问题,提出一种基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法。在第一阶段,以更加紧凑的双路径网络(DPN)为骨干网络,并结合特征金字塔网络(FPN)进行多尺度预测,以获取不同层次的特征信息,同时嵌入全局注意力机制(GAM)来细化学习要强调的语义特征,并提高算法的敏感度;在第二阶段,提出一种假阳性抑制网络,以获得最终分类预测结果;在训练阶段,采用焦点损失函数和多种数据增强技术来处理数据不平衡问题。在公开数据集LUNA16(LUng Nodule Analysis 2016)上的实验结果显示:仅有第一阶段的算法的竞争性能指标(CPM)达到了0.908,而加入假阳性抑制网络后算法的CPM达到了0.933,这与经典算法基于最大强度投影(MIP)的卷积神经网络(CNN)算法相比提升了1.1个百分点;而消融实验的结果表明DPN、FPN、GAM对于提升检测敏感度是有作用的。以上证明了所提出的两阶段检测算法可以获取多尺度结节信息,提高肺结节检测的敏感度,并且降低假阳性率。 展开更多
关键词 肺结节检测 注意力机制 特征金字塔网络 假阳性抑制 卷积神经网络
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基于特征图金字塔的冠脉造影图像血管分割方法
17
作者 郭昊虎 高若谦 +3 位作者 葛明锋 董文飞 刘炎 赵旭峰 《中国光学（中英文）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期971-981,共11页
针对冠脉造影图像照明不均、血管结构与背景区域对比度低、冠脉血管拓扑结构复杂等分割难点,建立了一个冠脉造影血管分割标注数据集,并在此基础上提出了一种基于特征图金字塔的冠脉造影图像血管分割模型。本文模型以U-Net网络为基础进... 针对冠脉造影图像照明不均、血管结构与背景区域对比度低、冠脉血管拓扑结构复杂等分割难点,建立了一个冠脉造影血管分割标注数据集,并在此基础上提出了一种基于特征图金字塔的冠脉造影图像血管分割模型。本文模型以U-Net网络为基础进行改进和优化,首先,将U-Net编码部分的第一个卷积层修改为一个7×7的卷积层,并提高每一层的感受野,在编解码层中引入修改后的ConvNeXt block,使得网络提取更深层次特征的能力有所提升;其次,设计分组注意力机制模块GA,并将其引入到U-Net跨连接处,对编码部分提取的特征进行增强,弥补编解码器间存在的语义差距;最后,在U-Net解码器处设计了一个特征图金字塔级联模块PFC,融合各尺度的特征图,并在PFC中每一层中加入SE注意力机制模块,用于筛选特征图中的有效信息,网络损失函数为PFC模块各层输出的加权,以监督网络各层的特征提取。本文模型在测试集上的测试结果如下:Dice系数为0.8843,Jaccard系数为0.7926。实验结果表明,相比其他常用方法,本文模型在冠脉血管分割上具有较强的鲁棒性,在低对比度下能够有效抑制噪声,对冠脉血管具有更好的分割效果。 展开更多
关键词 冠脉造影 血管分割 特征金字塔网络 注意力机制 U-Net
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基于特征金字塔网络和密集网络的肺部CT图像超分辨率重建 被引量：4
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作者 申利华 李波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1612-1619,共8页
针对肺部计算机断层扫描(CT)图像的超分辨率(SR)重建中需要加大对肺结节的关注度、满足重建后的特征具有客观存在性等问题,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)和密集网络的肺部图像SR重建方法。首先,在特征提取层利用FPN提取特征;其次,在... 针对肺部计算机断层扫描(CT)图像的超分辨率(SR)重建中需要加大对肺结节的关注度、满足重建后的特征具有客观存在性等问题,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)和密集网络的肺部图像SR重建方法。首先,在特征提取层利用FPN提取特征;其次,在特征映射层设计基于残差网络的局部结构,再用特殊的密集网络连接此类局部结构;再次,在特征重建层利用卷积神经网络(CNN)将不同深度的卷积层逐渐降为图像大小;最后,利用残差网络融合初始低分辨率(LR)特征与重建的高分辨率(HR)特征,形成最终的SR图像。对比实验显示,FPN中2次特征融合和特征映射中5个局部结构连接的深度学习网络效果更佳。所提出的网络相较于超分辨率卷积神经网络(SRCNN)等经典网络重建SR图像的峰值信噪比(PSNR)更高,并且可以获得更好的视觉质量。 展开更多
关键词 肺部计算机断层扫描图像 超分辨率重建 特征金字塔网络 密集网络 残差网络
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面向图像修复取证的U型特征金字塔网络 被引量：2
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作者 沈万里 张玉金 胡万 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期545-551,共7页
图像修复是一种常见的图像篡改手段,而基于深度学习的图像修复方法能生成更复杂的结构乃至新的对象,使得图像修复取证工作更具有挑战性。因此,提出一种端到端的面向图像修复取证的U型特征金字塔网络(FPN)。首先,通过自上而下的VGG16模... 图像修复是一种常见的图像篡改手段,而基于深度学习的图像修复方法能生成更复杂的结构乃至新的对象,使得图像修复取证工作更具有挑战性。因此,提出一种端到端的面向图像修复取证的U型特征金字塔网络(FPN)。首先,通过自上而下的VGG16模块进行多尺度特征提取,并利用自下而上的特征金字塔架构对融合后的特征图进行上采样,整体流程形成U型结构;然后,结合全局和局部注意力机制凸显修复痕迹;最后,使用融合损失函数以提高修复区域的预测率。实验结果表明,所提方法在多种深度修复数据集上的平均F1分数和IoU值分别为0.7919和0.7472,与现有的基于扩散的数字图像修复定位(LDI)、基于图像块的深度修复取证方法(Patch-CNN)和基于高通全卷积神经网络(HP-FCN)方法相比,所提方法具有更好的泛化能力,且对JPEG压缩也具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 数字图像取证 深度图像修复 篡改检测 特征金字塔网络 融合损失
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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：2
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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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