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题名基于注意力机制和不对称卷积的目标跟踪算法
被引量:1
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作者
李锦瑞
张轶
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机构
四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第10期3110-3116,共7页
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基金
国家自然科学基金区域创新联合基金项目(U20A20161)。
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文摘
一般孪生网络跟踪算法中目标模板不会更新,模板分支与搜索分支在计算时相互独立,无法进行鲁棒跟踪,使用深度互相关来融合两分支的特征有着容易被干扰物欺骗、激活通道数少、对目标边界的分辨能力较弱,且不能充分受益于大规模的离线训练,为此提出一种基于注意力机制和不对称卷积的目标跟踪算法。设计增强注意力网络增强和传递分支信息。采用不对称卷积来代替深度互相关,使用有效的参数学习如何更好地互相关。所提算法在OTB100、LaSOT、VOT2019上做了对比实验,实验结果表明,所提算法表现较好,性能优于现有的多个先进跟踪器。
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关键词
深度学习
目标跟踪
孪生网络
特征融合
注意力机制
互相关
不对称卷积
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Keywords
deep learning
object tracking
Siamese network
feature fusion
attention mechanism
cross-correlation
asymmetric convolution
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于U-Net的遥感图像语义分割
被引量:7
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作者
陈松钰
左强
王志芳
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机构
黑龙江大学电子工程学院
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出处
《无线电工程》
北大核心
2022年第1期168-172,共5页
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基金
国家自然科学基金(61601174)。
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文摘
遥感图像由于包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,造成准确提取遥感图像特征具有一定难度,精确分割遥感图像比较困难。针对这一问题,提出了一种编码-解码器的AFU-Net网络。在U-Net基础上使用一个自下而上、自上而下的结构,并引入密集跳跃连接得到融合不同层次的多尺度特征。使用非对称卷积块强化水平和垂直方向的平方卷积核,并采用残差单元加深网络深度。利用FReLU激活函数提升网络解析能力,从而提高遥感图像语义分割精度。在ISPRS的Vaihingen数据集实验结果表明,AFU-Net结构的性能要优于FCN,U-Net等算法。
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关键词
遥感图像
U-Net
多尺度特征
不对称卷积块
FReLU
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Keywords
remote sensing image
U-Net
multiscale feature
asymmetric convolution blocks
FReLU
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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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题名U-net改进的视网膜血管图像分割算法
被引量:7
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作者
王原
马瑜
江妍
梁远哲
马鼎
李霞
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机构
宁夏大学物理与电子电气工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第10期2884-2893,共10页
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基金
宁夏自然科学基金项目(NZ16009)
宁夏高等学校科学研究基金项目(NGY2016015)
+1 种基金
2018年宁夏研究生教育教学改革研究与实践基金项目(YJG201811)
宁夏大学研究生创新研究基金项目(GIP2019060)。
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文摘
传统抽取算法在病灶、细节区域存在分割不精准的问题。改进算法对U-net深度神经网络进行改进,在网络底层加入Dense-net网络中的稠密连接方式,使用BConvLSTM来组合编码器和解码器的特征信息,结合AC-net思想提出MultiAc模块,在U-net下采样和上采样过程加入该模块,帮助网络学习更复杂的特征信息,在预测过程中提高精确率。通过在DRIVE、STARE、CHASE_DB1这3个公开眼底数据库的实验,分割结果的客观评价指标与主观视觉验证了改进算法在分割精度方面的有效性。
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关键词
视网膜血管提取
U型网络
稠密卷积网络
双向卷积长短时记忆网络
不对称卷积网络
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Keywords
retinal vascular extraction
U-net
dense-net
BConvLSTM
AC-net
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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