基于多尺度金字塔池化的调制识别算法

针对传统基于特征提取(FB)的信号调制识别算法所存在的识别准确率低、特征提取难度大以及算法泛化性能差等问题,结合卷积神经网络(CNN)和多尺度金字塔池化(MSPP)提出一种基于MSPP-CNN的信号自动调制识别(AMR)算法。在所提出的算法中,使用多尺度金字塔池化提高模型对不同调制信号的非线性特征提取能力,使模型具有更强的特征表达和泛化性能;在CNN模型的构建过程中,使用不同的卷积、池化以及激活方法对模型进行最优化验证,从而保证模型结构以及参数的合理性。实验结果显示,所提算法在信噪比为-18 dB,0 dB,18 dB时的识别准确率分别达到56%,62.98%,92.04%;与其他传统特征提取算法以及CNN算法的大量对比试验,证明了所提算法的有效性和高识别准确率。

基于金字塔知识的自蒸馏HRNet目标分割方法

知识蒸馏能有效地将教师网络的表征能力迁移到学生网络,无须改变网络结构即可提升网络的性能.因此,在性能优异的目标分割主干网HRNet(High-Resolution Net)中构建自蒸馏学习模型具有重要意义.针对HRNet并行结构中深层与浅层信息充分融合导致直接蒸馏难以实现的挑战,本文提出一种基于多尺度池化金字塔的结构化自蒸馏学习模型:在HRNet分支结构中引入多尺度池化金字塔表示模块,提升网络的知识表示和学习能力;构造“自上而下”和“一致性”两种蒸馏模式;融合交叉熵损失、KL(Kullback-Leibler)散度损失和结构化相似性损失进行自蒸馏学习.在四个包含显著性目标和伪装目标的分割数据集上的实验表明:本文模型在不增加资源开销的前提下,有效提升了网络的目标分割性能.

基于改进的IIE-SegNet的快速图像语义分割方法

针对IIE-SegNet计算复杂度高、计算量大等问题,本文提出一种基于IIE-SegNet的改进方法。编码结构中引入经ImageNet训练过的VGG16和多尺度空洞卷积空间金字塔池化来获得丰富的编码信息;解码结构中,设计全局加平均模块来解决IIE-SegNet计算量大的问题;研究Focal损失函数来解决正、负采样不平衡的问题。实验结果表明:与IIE-SegNet相比,本方法在PASCAL VOC 2012数据集上的语义分割速度更快,平均每次迭代快0.6 s左右,测试单张图像的时间平均减少了0.94 s;分割精度更高,MIoU提升了2.1%。在扩展的PASCAL VOC 2012(Exp-PASCAL VOC 2012)数据集上的语义分割速度更快,平均每次迭代快0.4 s左右,测试单张图像的时间平均减少了0.92 s;分割精度更高,MPA和MIoU分别提升了2.6%和2.8%,特别是对于小尺度目标分割边界更清晰,性能得到了很大的提升。

基于改进PSPNet的手机LCD屏幕表面缺陷检测

手机屏幕是智能手机的关键部件,其品质优劣直接影响到用户的使用体验;因此,手机屏幕缺陷检测成为工业生产中的重要环节;然而,手机LCD屏幕的表面缺陷检测目前还存在检测精确度低、模型参数较多等问题,无法满足实际工业生产需求;为了解决这些问题,对现有的缺陷检测算法和经典语义分割模型进行了研究,提出一种基于改进PSPNet的手机LCD屏幕表面缺陷检测模型;模型采用MobileNetV3作为特征提取网络,有效减少了模型参数;采用多尺度金字塔池化模块,进一步整合多尺度上下文信息,提高了模型的特征提取能力,有效应对屏幕图像中缺陷尺寸微小、边界模糊、相同缺陷尺寸差异较大的问题;同时,通过引入注意力机制,增强了模型的鲁棒性;实验结果表明,在SQ、Mura、TP、Line四种类型的手机LCD屏幕表面缺陷检测上,改进后的模型准确度明显优于基线模型。