多尺度遥感语义分割网络

高分辨率遥感图像语义分割在国土规划、地理监测、智慧城市等领域有着广泛的应用价值,但是现阶段研究中存在相似地物和精细地物分割不准确问题。为解决这一问题,提出了一种新型的多尺度语义分割网络MSSNet。它由编码层、解码层和输出层组成。为解决相似地物的分割问题,编码层使用深层网络ResNet101充分提取地物特征,并在解码层的解码器中加入残差块,提高基于像素点的分类能力。为解决精细结构地物的分割问题,解码层中的解码器加入了空洞空间金字塔池化结构提取多尺度地物特征,以便精确分割不同尺度的地物。为了强化语义分割能力,输出层合并了多个解码器的输出,为最终的预测提供了更多的信息。在两个公开数据集Vaihingen和Potsdam上进行了实验,分别取得了87%和87.3%的全局精确度,超过了大多数已发表的方法。实验结果表明,提出的MSSNet能够精确地分割相似地物和精细地物,并且具有训练过程简单和易于使用的优点,非常适合进行高分辨率遥感图像语义分割。

融合知识图谱的双线性图注意力网络推荐算法

知识图谱可有效缓解传统协同过滤中的数据稀疏和冷启动问题,因此,近年来在推荐系统中融入知识图谱的方法成为重要的探索方向。然而现有的方法大多将知识图谱的网络结构划分为单独路径或仅利用了一阶邻居信息,造成无法建立整个图上的高阶连通性问题。为解决该问题,提出融合知识图谱和图注意力网络的KG-BGAT模型,并设计了双线性采集器。双线性采集器能够在信息采集阶段获取节点间的特征交互信息,丰富节点表示;图注意力网络通过递归嵌入传播算法将各个节点表示沿图进行传播,能够捕获图中的高阶连通性。在MovieLens-1M数据集上进行了Top-K推荐实验,在推荐列表长度为20时,精确率、召回率和归一化折损累计增益分别为29.4%、24.9%、67.4%,超过了目前主流的CKE、RippleNet、KGCN等融合知识图谱的推荐算法。实验证明提出的方法能够有效提高推荐结果的准确性。

基于改进U-net网络的气胸分割方法

气胸是肺部常见疾病之一,目前已有的X线气胸检测方法主要存在两个问题:一是气胸通常与肋骨、锁骨等组织重叠,在临床上存在较大的漏诊情况;二是现有的主流分割算法采用单一或双重阈值策略,导致结果不准确。针对上述问题,提出了一种新颖的气胸分割方法。该方法对胸片进行对比度限制自适应直方图均衡化,去除噪点并还原图像细节;通过以MBConvBlock为编码器模块的卷积神经网络层提取图像中抽象的深层特征;通过解码器对提取到的特征映射进行插值重构得到每个像素的二分类结果;采取改进的三重阈值策略输出更满足实际医用场景的结果。该方法在SIIM-ACR Pneumothorax数据集上得到的Dice相似系数值、精确率和召回率分别为87.21%、94.81%和88.96%,相比DeepLabV3+和U-net等网络,在气胸分割取得了更好的性能。实验结果表明该方法能够使X线气胸分割具有较高的精度,填补了目前气胸X线图像分割领域的不足。

多模态特征融合的遥感图像语义分割网络

遥感图像语义分割是指通过对遥感图像上每个像素分配语义标签并标注,从而形成分割图的过程,在国土资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。高分辨率遥感图像存在目标大小尺度不一与阴影遮挡等问题,单一模态下对相似地物和阴影遮挡地物分割较为困难。针对上述问题,提出了将IRRG(infrared、red、green)图像与DSM(digital surface model)图像融合的遥感图像语义分割网络MMFNet。网络采用编码器-解码器的结构,编码层采用双输入流的方式同时提取IRRG图像的光谱特征和DSM图像的高度特征。解码器使用残差解码块(residual decoding block,RDB)提取融合后的特征,并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。提出复合空洞空间金字塔(complex atrous spatial pyramid pooling,CASPP)模块提取跳跃连接的多尺度特征。在国际摄影测量与遥感学会(international society for photogrammetry and remote sensing,ISPRS)提供的Vaihingen和Potsdam数据集上进行了实验,MMFNet分别取得了90.44%和90.70%的全局精确度,相比较与DeepLabV3+、OCRNet等通用分割网络和CEVO、UFMG_4等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。