一种双注意力融合生成对抗网络的水下图像增强模型

针对水下图像在生成过程中会受到水下杂质污染以及光的吸收等问题,提出了一种双注意力融合生成对抗网络的水下图像增强模型。该模型使用了最新的Pix2Pix网络架构,并通过构建的双注意力机制结构建立丰富的上下文信息来处理水下图像,在模型生成器UNet网络首部增加了改进型Non-local模块,从多尺度角度获取更多全局特征,从而得到更加清晰的图像,在生成器尾部引入了Transformer模块,通过其优异的多头注意力块和多层感知机等结构来提升模型综合性能,从而进一步提升模型语义信息提取能力。实验结果表明,该模型在基准数据集EUVP上的峰值信噪比、结构相似性、水下图像质量评价指标相比其他模型平均提升了5.83%、4.88%和18.02%,而在基准数据集EUVP上的相应指标平均提升了6.21%、17.33%和15.96%。在主观可视化结果下,该模型也能适当处理图像退化问题,使图像呈现更好的清晰度和对比度。

基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子识别检测研究

针对绝缘子目标尺寸小导致检测精度低、误检漏检率高的问题,提出一种基于YOLOv7改进的输电线路绝缘子检测模型。首先,将双支路融合通道注意力机制与主干部分的ELAN模块进行融合,强调重要的通道信息,抑制噪声等无用信息的干扰;其次,在特征融合部分加入局部自注意力机制,使得局部微小区域局部关注度增强;同时,在Neck部分融入BiFPN跨层连接,在增加部分计算量的同时,使得边缘信息得到更好的保留,更利于小目标的检测;最后,以精确度、召回率、平均精度均值等作为评价指标,对采集的数据集进行了消融实验和对比实验。实验结果表明,改进后的网络模型对输电线路绝缘子检测精度为92.1%,相比于传统的YOLOv7网络模型提高3%,并且其平均检测均值、召回率分别提高3.1%、3.6%;同时,改进的模型在各个评估指标上相比YOLOv5-ECA和Faster-R-CNN等均有显著优势,针对输电线路绝缘子检测具有良好效果。