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一种融合多尺度混合注意力的建筑物变化检测模型
1
作者
于海洋
滑志华
+2 位作者
宋草原
谢赛飞
景鹏
《测绘工程》
2024年第1期47-56,共10页
针对高分辨率遥感图像非真实变化所引起的错误检测问题,提出一种新颖的轻量化孪生神经网络建筑物变化检测模型。其中轻量化的特征提取模块可以获取不同尺度的局部上下文信息,使其充分学习局部和全局特征。由通道和空间注意力组成的混合...
针对高分辨率遥感图像非真实变化所引起的错误检测问题,提出一种新颖的轻量化孪生神经网络建筑物变化检测模型。其中轻量化的特征提取模块可以获取不同尺度的局部上下文信息,使其充分学习局部和全局特征。由通道和空间注意力组成的混合注意力模块可以充分利用周围丰富的时空语义信息,以实现变化建筑物的准确提取。针对变化建筑物尺度跨度较大,容易导致建筑物边缘细节提取粗糙、小尺度建筑物漏检等问题,引入多尺度概念,将提取到的特征图划分为多个子区域,并分别引入混合注意力模块,最终将不同尺度的输出特征进行加权融合,以加强边缘细节提取能力。模型在WHU-CD、LEVIR-CD公开数据集进行实验,并分别取得87.8%和88.1%的F 1值,相较于6种对比模型具有更高的变化检测精度。
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关键词
建筑物变化检测
混合注意力机制
多尺度分割
轻量化孪生神经网络
高分辨率遥感图像
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职称材料
基于残差与注意力机制的道路裂缝检测U-Net改进模型
被引量:
7
2
作者
于海洋
景鹏
+3 位作者
张文涛
谢赛飞
滑志华
宋草原
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期265-273,共9页
道路裂缝是道路安全检测的重要部分,随着深度学习和计算机视觉的发展,利用深度学习对道路图像中裂缝信息提取的方法趋于成熟。现有深度学习道路裂缝检测方法对细小裂缝提取不完整以及受背景因素干扰,导致检测精度降低。基于CBAM注意力...
道路裂缝是道路安全检测的重要部分,随着深度学习和计算机视觉的发展,利用深度学习对道路图像中裂缝信息提取的方法趋于成熟。现有深度学习道路裂缝检测方法对细小裂缝提取不完整以及受背景因素干扰,导致检测精度降低。基于CBAM注意力机制和残差网络,改进U-Net神经网络模型,构建一种融合残差和注意力机制的道路裂缝检测深度学习网络模型。该模型在U-Net网络的上采样和下采样过程中分别嵌入通道注意力机制和空间注意力机制。CBAM注意力机制在通道和空间维度上同时进行全局平均和全局最大混合池化,以提取更多有效的全局和局部细节信息。同时,在U-Net网络中融合残差模块,有效解决网络梯度消失、梯度爆炸以及网络退化的问题,进一步提高道路裂缝的检测能力。实验结果表明,在上采样和下采样过程中嵌入CBAM注意力机制网络的F1值提升到81.02%,相比U-Net原始网络,提升13.76个百分点。融合残差模块并在下采样过程中嵌入CBAM注意力机制网络的F1值达到85.82%,相比只嵌入CBAM注意力机制的网络,提升了4.8个百分点。
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关键词
裂缝检测
深度学习
U-Net神经网络
注意力机制
残差结构
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职称材料
题名
一种融合多尺度混合注意力的建筑物变化检测模型
1
作者
于海洋
滑志华
宋草原
谢赛飞
景鹏
机构
河南理工大学自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室
黄河勘测规划设计研究院有限公司
出处
《测绘工程》
2024年第1期47-56,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1304402)
黄河勘测规划设计研究院重大专项(80-H30G03-20/22)。
文摘
针对高分辨率遥感图像非真实变化所引起的错误检测问题,提出一种新颖的轻量化孪生神经网络建筑物变化检测模型。其中轻量化的特征提取模块可以获取不同尺度的局部上下文信息,使其充分学习局部和全局特征。由通道和空间注意力组成的混合注意力模块可以充分利用周围丰富的时空语义信息,以实现变化建筑物的准确提取。针对变化建筑物尺度跨度较大,容易导致建筑物边缘细节提取粗糙、小尺度建筑物漏检等问题,引入多尺度概念,将提取到的特征图划分为多个子区域,并分别引入混合注意力模块,最终将不同尺度的输出特征进行加权融合,以加强边缘细节提取能力。模型在WHU-CD、LEVIR-CD公开数据集进行实验,并分别取得87.8%和88.1%的F 1值,相较于6种对比模型具有更高的变化检测精度。
关键词
建筑物变化检测
混合注意力机制
多尺度分割
轻量化孪生神经网络
高分辨率遥感图像
Keywords
building change detection
hybrid attention mechanism
multiscale segmentation
lightweight siamese neural network
high-resolution remote sensing imagery
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
下载PDF
职称材料
题名
基于残差与注意力机制的道路裂缝检测U-Net改进模型
被引量:
7
2
作者
于海洋
景鹏
张文涛
谢赛飞
滑志华
宋草原
机构
河南理工大学自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室
河南交通发展研究院有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期265-273,共9页
基金
国家自然科学基金(U1304402)。
文摘
道路裂缝是道路安全检测的重要部分,随着深度学习和计算机视觉的发展,利用深度学习对道路图像中裂缝信息提取的方法趋于成熟。现有深度学习道路裂缝检测方法对细小裂缝提取不完整以及受背景因素干扰,导致检测精度降低。基于CBAM注意力机制和残差网络,改进U-Net神经网络模型,构建一种融合残差和注意力机制的道路裂缝检测深度学习网络模型。该模型在U-Net网络的上采样和下采样过程中分别嵌入通道注意力机制和空间注意力机制。CBAM注意力机制在通道和空间维度上同时进行全局平均和全局最大混合池化,以提取更多有效的全局和局部细节信息。同时,在U-Net网络中融合残差模块,有效解决网络梯度消失、梯度爆炸以及网络退化的问题,进一步提高道路裂缝的检测能力。实验结果表明,在上采样和下采样过程中嵌入CBAM注意力机制网络的F1值提升到81.02%,相比U-Net原始网络,提升13.76个百分点。融合残差模块并在下采样过程中嵌入CBAM注意力机制网络的F1值达到85.82%,相比只嵌入CBAM注意力机制的网络,提升了4.8个百分点。
关键词
裂缝检测
深度学习
U-Net神经网络
注意力机制
残差结构
Keywords
crack detection
deep learning
U-Net neural network
attention mechanism
residual structure
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种融合多尺度混合注意力的建筑物变化检测模型
于海洋
滑志华
宋草原
谢赛飞
景鹏
《测绘工程》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于残差与注意力机制的道路裂缝检测U-Net改进模型
于海洋
景鹏
张文涛
谢赛飞
滑志华
宋草原
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
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职称材料
已选择
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