为了提高多视图深度估计结果精度,提出一种基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法。设计了由改进后的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)和自适应空间特征增强(adaptive space feature enhancement,ASFE)组成的多尺度...为了提高多视图深度估计结果精度,提出一种基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法。设计了由改进后的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)和自适应空间特征增强(adaptive space feature enhancement,ASFE)组成的多尺度特征提取模块,获取到具有全局上下文信息和位置信息的多尺度特征图像。通过残差学习网络对深度图进行优化,防止多次卷积操作出现重建边缘模糊的问题。通过分类的思想构建focal loss函数增强网络模型的判断能力。由实验结果可知,该算法在DTU(technical university of denmark)数据集上和CasMVSNet(Cascade MVSNet)算法相比,在整体精度误差、运行时间、显存资源占用上分别降低了14.08%、72.15%、4.62%。在Tanks and Temples数据集整体评价指标Mean上该模型优于其他算法,证明提出的基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法的有效性。展开更多
针对YOLO v5l(you only look once version 5 large)算法对于小目标、少样本且背景复杂的排水管道缺陷图像检测的精度低、误检和漏检率较高等问题,提出了一种基于YOLO v5l-Im算法的排水管道缺陷检测改进方法。做了三点改进:首先提出了Fo...针对YOLO v5l(you only look once version 5 large)算法对于小目标、少样本且背景复杂的排水管道缺陷图像检测的精度低、误检和漏检率较高等问题,提出了一种基于YOLO v5l-Im算法的排水管道缺陷检测改进方法。做了三点改进:首先提出了Focal-EIoU(focal embedding intersection over union)损失函数,有效提升了检测模型的性能;其次为增强检测模型对小目标缺陷的检测效果,减少缺陷误检和漏检的概率,将骨干网络中浅层特征图融合到双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)中,增加针对小目标的预测层;最后在YOLO v5l中引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),提高模型对图像中感兴趣区域的敏感程度,减少冗余背景信息的干扰。3种改进对平均检测准确率(mean average precision,mAP)的提升分别为2.0、2.9、5.9个百分点。将三种有效改进融合到一起,检测结果表明:本文提出的YOLO v5l-Im模型的mAP达到了92.1%,较原模型的85.5%提升了6.5个百分点。由此可见,所做的改进有效增强了YOLO v5l对排水管道缺陷的检测能力。展开更多
针对连续性工业生产特点,重点关注类别不平衡造成的不合格样本召回率低问题。为了从高维数据提取有效特征,结合one class F-score和最小冗余最大相关性在特征提取方面的优势,有效降低特征维度并提取有价值特征;利用Wasserstein生成对抗...针对连续性工业生产特点,重点关注类别不平衡造成的不合格样本召回率低问题。为了从高维数据提取有效特征,结合one class F-score和最小冗余最大相关性在特征提取方面的优势,有效降低特征维度并提取有价值特征;利用Wasserstein生成对抗网络(WGAN)方法扩增不合格样本数量;通过类别权重优化Focal Loss函数以提高困难样本识别率;通过轻量级梯度提升机算法结合阈值移动策略,构建基于WGAN数据增强和难例挖掘技术的质量预测模型(WGAN_Focal Loss_LGB(TM))。将所提模型应用于开源SECOM数据集,验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘为了提高多视图深度估计结果精度,提出一种基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法。设计了由改进后的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)和自适应空间特征增强(adaptive space feature enhancement,ASFE)组成的多尺度特征提取模块,获取到具有全局上下文信息和位置信息的多尺度特征图像。通过残差学习网络对深度图进行优化,防止多次卷积操作出现重建边缘模糊的问题。通过分类的思想构建focal loss函数增强网络模型的判断能力。由实验结果可知,该算法在DTU(technical university of denmark)数据集上和CasMVSNet(Cascade MVSNet)算法相比,在整体精度误差、运行时间、显存资源占用上分别降低了14.08%、72.15%、4.62%。在Tanks and Temples数据集整体评价指标Mean上该模型优于其他算法,证明提出的基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法的有效性。
文摘针对YOLO v5l(you only look once version 5 large)算法对于小目标、少样本且背景复杂的排水管道缺陷图像检测的精度低、误检和漏检率较高等问题,提出了一种基于YOLO v5l-Im算法的排水管道缺陷检测改进方法。做了三点改进:首先提出了Focal-EIoU(focal embedding intersection over union)损失函数,有效提升了检测模型的性能;其次为增强检测模型对小目标缺陷的检测效果,减少缺陷误检和漏检的概率,将骨干网络中浅层特征图融合到双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)中,增加针对小目标的预测层;最后在YOLO v5l中引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),提高模型对图像中感兴趣区域的敏感程度,减少冗余背景信息的干扰。3种改进对平均检测准确率(mean average precision,mAP)的提升分别为2.0、2.9、5.9个百分点。将三种有效改进融合到一起,检测结果表明:本文提出的YOLO v5l-Im模型的mAP达到了92.1%,较原模型的85.5%提升了6.5个百分点。由此可见,所做的改进有效增强了YOLO v5l对排水管道缺陷的检测能力。
文摘针对连续性工业生产特点,重点关注类别不平衡造成的不合格样本召回率低问题。为了从高维数据提取有效特征,结合one class F-score和最小冗余最大相关性在特征提取方面的优势,有效降低特征维度并提取有价值特征;利用Wasserstein生成对抗网络(WGAN)方法扩增不合格样本数量;通过类别权重优化Focal Loss函数以提高困难样本识别率;通过轻量级梯度提升机算法结合阈值移动策略,构建基于WGAN数据增强和难例挖掘技术的质量预测模型(WGAN_Focal Loss_LGB(TM))。将所提模型应用于开源SECOM数据集,验证了所提方法的有效性。
