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基于层次化双重注意力网络的乳腺多模态图像分类
1
作者
杨霄
袭肖明
+1 位作者
李维翠
杨璐
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期34-41,共8页
为解决现有多模态图像融合方法忽略临床先验知识的利用,且多模态之间的信息交互不充分等问题,提出基于层次化双重注意力网络的乳腺多模态图像分类方法,引入新的先验学习模块,有效挖掘和利用临床先验,提升单模态特征的区分性。设计层次...
为解决现有多模态图像融合方法忽略临床先验知识的利用,且多模态之间的信息交互不充分等问题,提出基于层次化双重注意力网络的乳腺多模态图像分类方法,引入新的先验学习模块,有效挖掘和利用临床先验,提升单模态特征的区分性。设计层次化的双重注意力模块,利用注意力机制同时增强全局模态间通道特征和局部模态内特征的区分性信息,增强模态间的信息交互,进一步提升多模态融合的分类性能。试验结果表明,与其他方法对比,提出的模型能够取得更好的性能,在受试者工作特征曲线下面积、准确性、特异性和灵敏度分别达到为82.5%、83.3%、80.0%和85.0%。结果证明建立层次化双重注意力网络预测乳腺肿瘤良恶性可行。
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关键词
乳腺肿瘤
多模态融合
先验知识
层次化
双重注意力网络
深度学习
原文传递
基于双重注意力特征增强网络的语义分割方法
2
作者
赵芮
于晓艳
荣宪伟
《计算机科学与应用》
2020年第11期1944-1951,共8页
语意分割作为计算机视觉领域的研究热点之一,在地理信息系统、医疗影像分析和机器人等领域有广泛应用。然而现有的语义分割方法主要面临两个挑战,即类内不一致和类间难区分问题。为此,我们提出了一种基于双重注意力特征增强网络的方法...
语意分割作为计算机视觉领域的研究热点之一,在地理信息系统、医疗影像分析和机器人等领域有广泛应用。然而现有的语义分割方法主要面临两个挑战,即类内不一致和类间难区分问题。为此,我们提出了一种基于双重注意力特征增强网络的方法来实现语义分割。该方法采用位置注意力模块与通道注意力模块来获取丰富的空间信息与上下文信息,并且在网络末端添加金字塔池化模块来聚合不同区域的上下文信息,提高网络捕获全局信息的能力。最终在标准数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性。
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关键词
语义分割
双重
注意力
特征增强
网络
位置
注意力
模块
通道
注意力
模块
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职称材料
基于多分区注意力的行人重识别方法
被引量:
1
3
作者
薛丽霞
朱正发
+1 位作者
汪荣贵
杨娟
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期21-30,共10页
行人重识别是计算机视觉中一项具有挑战性和实际意义的重要任务,具有广泛的应用前景。背景干扰、任意变化的行人姿态和无法控制的摄像机角度等都会给行人重识别研究带来较大的阻碍。为提取更具有辨别力的行人特征,本文提出了基于多分区...
行人重识别是计算机视觉中一项具有挑战性和实际意义的重要任务,具有广泛的应用前景。背景干扰、任意变化的行人姿态和无法控制的摄像机角度等都会给行人重识别研究带来较大的阻碍。为提取更具有辨别力的行人特征,本文提出了基于多分区注意力的网络架构,该网络能同时从全局图像和不同局部图像中学习具有鲁棒性和辨别力的行人特征表示,能高效地提高行人重识别任务的识别能力。此外,在局部分支中设计了一种双重注意力网络,由空间注意力和通道注意力共同组成,优化提取局部特征。实验结果表明,该网络在Market-1501、DukeMTMC-reID和CUHK03数据集上的平均精度均值分别达到82.94%、72.17%、71.76%。
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关键词
行人重识别
局部特征
双重注意力网络
深度神经
网络
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职称材料
基于EMA改进的图像语义分割算法
4
作者
杜佳栋
李婷
葛洪伟
《Journal of Measurement Science and Instrumentation》
CAS
CSCD
2024年第2期185-194,共10页
针对期望最大化注意(EMA)算法参数与图像的语义关联不足以及缺少对通道间信息关注的问题,本文提出一种双重注意力网络EMA+算法。该算法设计了2个模块:空间注意力模块和通道注意力模块。空间注意力模块以EMA算法为主体架构,在责任估计步...
针对期望最大化注意(EMA)算法参数与图像的语义关联不足以及缺少对通道间信息关注的问题,本文提出一种双重注意力网络EMA+算法。该算法设计了2个模块:空间注意力模块和通道注意力模块。空间注意力模块以EMA算法为主体架构,在责任估计步骤采用特征图作为期望最大化(EM)算法的初始参数,增加参数与特征图语义上的关联。通道注意力模块使用高效通道注意力(ECA),通过使用一维卷积学习通道之间交互信息,避免由于降维操作导致的破坏通道与其权重之间的直接对应关系。EMA+通过融合空间注意力模块和通道注意力模块,显著提高了语义分割任务的性能。实验结果表明,EMA+在PASCAL VOC2012和一些更复杂的数据集上均取得了较EMANet等方法更优的交并比指标,有较好的泛化能力。
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关键词
深度学习
图像语义分割
期望最大化
注意
双重注意力网络
高效通道
注意力
模块
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职称材料
城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建
5
作者
王南
钱雨卉
魏维轩
《地理空间信息》
2024年第4期71-75,共5页
利用无人机与多光谱相机的组合航测获取可见光与多光谱影像,标注多光谱GNDVI图像和三通道可见光图像,采用图像融合网络、双重注意力网络和特征解码网络实现双重注意力卷积神经网络模型运算,并以上海泡泡公园做实证研究。基于早期融合(ea...
利用无人机与多光谱相机的组合航测获取可见光与多光谱影像,标注多光谱GNDVI图像和三通道可见光图像,采用图像融合网络、双重注意力网络和特征解码网络实现双重注意力卷积神经网络模型运算,并以上海泡泡公园做实证研究。基于早期融合(early fusion)和特征融合(feature fusion)的双重注意力卷积神经网络模型的整体植被识别率可达91.8%。先进设备的组合和双重注意卷积神经网络学习可实现高精度识别的模型构建,提升城市公园植被高精度识别的能力,可为后续的公园碳汇测算与种植评估提供更为精准的科学技术支撑。
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关键词
城市公园植被
多光谱遥感
高精度识别模型
双重
注意力
卷积神经
网络
碳汇
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职称材料
基于特征与区域定位增强的遥感舰船目标检测
被引量:
4
6
作者
宋志娜
李莎
+1 位作者
杨建明
徐川
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期257-264,共8页
高分辨率遥感图像在海上监视、海上搜救、海上运输等军用和民用领域的舰船检测方面有着广泛的应用。然而高分辨率光学遥感图像舰船目标检测通常存在背景复杂、目标方向任意、尺度多变等问题,导致检测精度不高。提出一种基于特征和区域...
高分辨率遥感图像在海上监视、海上搜救、海上运输等军用和民用领域的舰船检测方面有着广泛的应用。然而高分辨率光学遥感图像舰船目标检测通常存在背景复杂、目标方向任意、尺度多变等问题,导致检测精度不高。提出一种基于特征和区域定位增强的旋转检测算法RetinaNet-MPD。通过添加一个多尺度特征融合模块,充分融合不同尺度、不同层级的特征信息,以增强不同尺度特征图的特征表示能力。针对复杂背景下的舰船目标检测,提出极化双重注意力网络,通过在注意力网络后加入极化函数,充分提取目标的关键特征,同时抑制不相关信息,以有效区分目标和背景。此外,为更准确地定位舰船目标,在对正负样本进行训练时采用一种动态锚学习方法,从而动态选择目标区域内具有良好定位潜力的高质量锚,提高舰船目标检测精度。实验结果表明,RetinaNet-MPD算法在DOTA舰船和HRSC2016数据集上的检测精度分别为89.3%和85.8%,相比现有旋转目标检测算法的检测精度有所提升。
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关键词
高分辨率遥感图像
舰船目标检测
多尺度特征融合
极化
双重注意力网络
动态锚学习
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职称材料
题名
基于层次化双重注意力网络的乳腺多模态图像分类
1
作者
杨霄
袭肖明
李维翠
杨璐
机构
山东建筑大学计算机科学与技术学院
山东省科学技术情报研究院
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期34-41,共8页
基金
山东省自然科学基金重大基础研究项目(ZR2021ZD15)
山东省高等学校青创科技支持计划创新团队项目(2021KJ036)。
文摘
为解决现有多模态图像融合方法忽略临床先验知识的利用,且多模态之间的信息交互不充分等问题,提出基于层次化双重注意力网络的乳腺多模态图像分类方法,引入新的先验学习模块,有效挖掘和利用临床先验,提升单模态特征的区分性。设计层次化的双重注意力模块,利用注意力机制同时增强全局模态间通道特征和局部模态内特征的区分性信息,增强模态间的信息交互,进一步提升多模态融合的分类性能。试验结果表明,与其他方法对比,提出的模型能够取得更好的性能,在受试者工作特征曲线下面积、准确性、特异性和灵敏度分别达到为82.5%、83.3%、80.0%和85.0%。结果证明建立层次化双重注意力网络预测乳腺肿瘤良恶性可行。
关键词
乳腺肿瘤
多模态融合
先验知识
层次化
双重注意力网络
深度学习
Keywords
breast tumor
multi-modality fusion
prior knowledge
hierarchical dual attention network
deep learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于双重注意力特征增强网络的语义分割方法
2
作者
赵芮
于晓艳
荣宪伟
机构
哈尔滨师范大学
出处
《计算机科学与应用》
2020年第11期1944-1951,共8页
文摘
语意分割作为计算机视觉领域的研究热点之一,在地理信息系统、医疗影像分析和机器人等领域有广泛应用。然而现有的语义分割方法主要面临两个挑战,即类内不一致和类间难区分问题。为此,我们提出了一种基于双重注意力特征增强网络的方法来实现语义分割。该方法采用位置注意力模块与通道注意力模块来获取丰富的空间信息与上下文信息,并且在网络末端添加金字塔池化模块来聚合不同区域的上下文信息,提高网络捕获全局信息的能力。最终在标准数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性。
关键词
语义分割
双重
注意力
特征增强
网络
位置
注意力
模块
通道
注意力
模块
Keywords
Semantic Segmentation
Dual Attention Based Feature Enhanced Networks
Position Attention Module
Channel Attention Module
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于多分区注意力的行人重识别方法
被引量:
1
3
作者
薛丽霞
朱正发
汪荣贵
杨娟
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期21-30,共10页
文摘
行人重识别是计算机视觉中一项具有挑战性和实际意义的重要任务,具有广泛的应用前景。背景干扰、任意变化的行人姿态和无法控制的摄像机角度等都会给行人重识别研究带来较大的阻碍。为提取更具有辨别力的行人特征,本文提出了基于多分区注意力的网络架构,该网络能同时从全局图像和不同局部图像中学习具有鲁棒性和辨别力的行人特征表示,能高效地提高行人重识别任务的识别能力。此外,在局部分支中设计了一种双重注意力网络,由空间注意力和通道注意力共同组成,优化提取局部特征。实验结果表明,该网络在Market-1501、DukeMTMC-reID和CUHK03数据集上的平均精度均值分别达到82.94%、72.17%、71.76%。
关键词
行人重识别
局部特征
双重注意力网络
深度神经
网络
Keywords
person re-identification
local features
dual attention network
deep neural networks
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于EMA改进的图像语义分割算法
4
作者
杜佳栋
李婷
葛洪伟
机构
江南大学人工智能与计算机学院
江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室
出处
《Journal of Measurement Science and Instrumentation》
CAS
CSCD
2024年第2期185-194,共10页
基金
supported by National Natural Science Foundation of China(No.61806006)
Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions
111 Project(No.B12018)。
文摘
针对期望最大化注意(EMA)算法参数与图像的语义关联不足以及缺少对通道间信息关注的问题,本文提出一种双重注意力网络EMA+算法。该算法设计了2个模块:空间注意力模块和通道注意力模块。空间注意力模块以EMA算法为主体架构,在责任估计步骤采用特征图作为期望最大化(EM)算法的初始参数,增加参数与特征图语义上的关联。通道注意力模块使用高效通道注意力(ECA),通过使用一维卷积学习通道之间交互信息,避免由于降维操作导致的破坏通道与其权重之间的直接对应关系。EMA+通过融合空间注意力模块和通道注意力模块,显著提高了语义分割任务的性能。实验结果表明,EMA+在PASCAL VOC2012和一些更复杂的数据集上均取得了较EMANet等方法更优的交并比指标,有较好的泛化能力。
关键词
深度学习
图像语义分割
期望最大化
注意
双重注意力网络
高效通道
注意力
模块
Keywords
deep learning
image semantic segmentation
expectation-maximization attention(EMA)
dual attention network(DANet)
efficient channel attention(ECA)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建
5
作者
王南
钱雨卉
魏维轩
机构
南京工业大学建筑学院
上海济致建筑规划设计有限公司
出处
《地理空间信息》
2024年第4期71-75,共5页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(72104106)。
文摘
利用无人机与多光谱相机的组合航测获取可见光与多光谱影像,标注多光谱GNDVI图像和三通道可见光图像,采用图像融合网络、双重注意力网络和特征解码网络实现双重注意力卷积神经网络模型运算,并以上海泡泡公园做实证研究。基于早期融合(early fusion)和特征融合(feature fusion)的双重注意力卷积神经网络模型的整体植被识别率可达91.8%。先进设备的组合和双重注意卷积神经网络学习可实现高精度识别的模型构建,提升城市公园植被高精度识别的能力,可为后续的公园碳汇测算与种植评估提供更为精准的科学技术支撑。
关键词
城市公园植被
多光谱遥感
高精度识别模型
双重
注意力
卷积神经
网络
碳汇
Keywords
urban park vegetation
multi-spectral remote sensing
high-precision detection model
DANet
carbon sink
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
基于特征与区域定位增强的遥感舰船目标检测
被引量:
4
6
作者
宋志娜
李莎
杨建明
徐川
机构
湖北工业大学计算机学院
火箭军指挥学院勤务保障系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期257-264,共8页
基金
湖北工业大学博士启动基金(BSQD2020056)。
文摘
高分辨率遥感图像在海上监视、海上搜救、海上运输等军用和民用领域的舰船检测方面有着广泛的应用。然而高分辨率光学遥感图像舰船目标检测通常存在背景复杂、目标方向任意、尺度多变等问题,导致检测精度不高。提出一种基于特征和区域定位增强的旋转检测算法RetinaNet-MPD。通过添加一个多尺度特征融合模块,充分融合不同尺度、不同层级的特征信息,以增强不同尺度特征图的特征表示能力。针对复杂背景下的舰船目标检测,提出极化双重注意力网络,通过在注意力网络后加入极化函数,充分提取目标的关键特征,同时抑制不相关信息,以有效区分目标和背景。此外,为更准确地定位舰船目标,在对正负样本进行训练时采用一种动态锚学习方法,从而动态选择目标区域内具有良好定位潜力的高质量锚,提高舰船目标检测精度。实验结果表明,RetinaNet-MPD算法在DOTA舰船和HRSC2016数据集上的检测精度分别为89.3%和85.8%,相比现有旋转目标检测算法的检测精度有所提升。
关键词
高分辨率遥感图像
舰船目标检测
多尺度特征融合
极化
双重注意力网络
动态锚学习
Keywords
high-resolution remote sensing imaging
ship target detection
multi-scale feature fusion
Polarized Dual Attention Network(PDANet)
Dynamic Anchor Learning(DAL)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层次化双重注意力网络的乳腺多模态图像分类
杨霄
袭肖明
李维翠
杨璐
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
原文传递
2
基于双重注意力特征增强网络的语义分割方法
赵芮
于晓艳
荣宪伟
《计算机科学与应用》
2020
0
下载PDF
职称材料
3
基于多分区注意力的行人重识别方法
薛丽霞
朱正发
汪荣贵
杨娟
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
4
基于EMA改进的图像语义分割算法
杜佳栋
李婷
葛洪伟
《Journal of Measurement Science and Instrumentation》
CAS
CSCD
2024
0
下载PDF
职称材料
5
城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建
王南
钱雨卉
魏维轩
《地理空间信息》
2024
0
下载PDF
职称材料
6
基于特征与区域定位增强的遥感舰船目标检测
宋志娜
李莎
杨建明
徐川
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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