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GCM^(+)-LANet:遥感图像语义分割的全局卷积模块与局部注意力网络模型
被引量:
1
1
作者
翁梦倩
胡蕾
+2 位作者
张永梅
凌杰
李云洪
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2022年第4期820-828,共9页
遥感图像地物种类丰富、尺寸多变、分布不均衡、背景复杂,导致经典图像语义分割网络难以在遥感图像上取得理想分割效果。局部注意力网络模型(LANet)在遥感图像语义分割上取得了较好的实验效果,但大尺寸、小尺寸和细长的地物目标分割效...
遥感图像地物种类丰富、尺寸多变、分布不均衡、背景复杂,导致经典图像语义分割网络难以在遥感图像上取得理想分割效果。局部注意力网络模型(LANet)在遥感图像语义分割上取得了较好的实验效果,但大尺寸、小尺寸和细长的地物目标分割效果不佳。提出了一种改进LANet网络的高分辨率遥感图像语义分割网络模型,首先,针对全局特征提取设计了全局卷积模块(GCM^(+)),以组合卷积的形式扩大感受野,提升大尺寸地物目标的分割性能;其次,利用针对计算机视觉提出的激活函数Funnel ReLU(FReLU)来解决细小目标漏分的问题。实验结果表明:该网络模型在Potsdam数据集上平均交并比达到了75.83%,像素准确率达到了94.95%,比基础网络LANet有较大提升。
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关键词
遥感图像
语义分割
全局卷积模块
局部注意力网络
模型
激活函数
原文传递
联合语义分割与注意力机制的行人再识别模型
被引量:
2
2
作者
周东明
张灿龙
+1 位作者
唐艳平
李志欣
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期201-206,共6页
受行人姿态变化、光照视角、背景变换等因素的影响,现有行人再识别模型通常对数据集中的行人分成若干块提取图像的局部特征进行辨识以提高识别精度,但存在人体局部特征不匹配、容易丢失非人体部件的上下文线索等问题。构建一种改进的行...
受行人姿态变化、光照视角、背景变换等因素的影响,现有行人再识别模型通常对数据集中的行人分成若干块提取图像的局部特征进行辨识以提高识别精度,但存在人体局部特征不匹配、容易丢失非人体部件的上下文线索等问题。构建一种改进的行人再识别模型,通过将人体语义解析网络的局部特征进行对齐,增强行人语义分割模型对图像中行人任意轮廓的建模能力,利用局部注意力网络捕捉非人体部分丢失的语境线索。实验结果表明,该模型在Market-1501、DukeMTMC和CUHK03数据集上的平均精度均值分别达到83.5%、80.8%和92.4%,在DukeMTMC数据集上的Rank-1为90.2%,相比基于注意力机制、行人语义解析和局部对齐网络的行人再识别模型具有更强的鲁棒性和迁移性。
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关键词
人体语义解析
网络
局部注意力网络
行人再识别
局部
对齐
网络
深度学习
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职称材料
题名
GCM^(+)-LANet:遥感图像语义分割的全局卷积模块与局部注意力网络模型
被引量:
1
1
作者
翁梦倩
胡蕾
张永梅
凌杰
李云洪
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
北方工业大学信息学院
出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2022年第4期820-828,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61662033)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ210326)
文摘
遥感图像地物种类丰富、尺寸多变、分布不均衡、背景复杂,导致经典图像语义分割网络难以在遥感图像上取得理想分割效果。局部注意力网络模型(LANet)在遥感图像语义分割上取得了较好的实验效果,但大尺寸、小尺寸和细长的地物目标分割效果不佳。提出了一种改进LANet网络的高分辨率遥感图像语义分割网络模型,首先,针对全局特征提取设计了全局卷积模块(GCM^(+)),以组合卷积的形式扩大感受野,提升大尺寸地物目标的分割性能;其次,利用针对计算机视觉提出的激活函数Funnel ReLU(FReLU)来解决细小目标漏分的问题。实验结果表明:该网络模型在Potsdam数据集上平均交并比达到了75.83%,像素准确率达到了94.95%,比基础网络LANet有较大提升。
关键词
遥感图像
语义分割
全局卷积模块
局部注意力网络
模型
激活函数
Keywords
Remote sensing image
Semantic segmentation
Global convolution module
Local attention network
Activation function
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
联合语义分割与注意力机制的行人再识别模型
被引量:
2
2
作者
周东明
张灿龙
唐艳平
李志欣
机构
广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期201-206,共6页
基金
国家自然科学基金(61866004,61966004,61962007)
广西自然科学基金(2018GXNSFDA281009,2019GXNSFDA245018,2018GXNSFDA29400)
+2 种基金
广西“八桂学者”创新研究团队项目
广西多源信息挖掘与安全重点实验室基金(20-A-03-01)
广西研究生教育创新计划项目(XYCSZ2020071)。
文摘
受行人姿态变化、光照视角、背景变换等因素的影响,现有行人再识别模型通常对数据集中的行人分成若干块提取图像的局部特征进行辨识以提高识别精度,但存在人体局部特征不匹配、容易丢失非人体部件的上下文线索等问题。构建一种改进的行人再识别模型,通过将人体语义解析网络的局部特征进行对齐,增强行人语义分割模型对图像中行人任意轮廓的建模能力,利用局部注意力网络捕捉非人体部分丢失的语境线索。实验结果表明,该模型在Market-1501、DukeMTMC和CUHK03数据集上的平均精度均值分别达到83.5%、80.8%和92.4%,在DukeMTMC数据集上的Rank-1为90.2%,相比基于注意力机制、行人语义解析和局部对齐网络的行人再识别模型具有更强的鲁棒性和迁移性。
关键词
人体语义解析
网络
局部注意力网络
行人再识别
局部
对齐
网络
深度学习
Keywords
human semantic parsing network
partial attention network
person re-identification
Partial Alignment Network(PAN)
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GCM^(+)-LANet:遥感图像语义分割的全局卷积模块与局部注意力网络模型
翁梦倩
胡蕾
张永梅
凌杰
李云洪
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
2
联合语义分割与注意力机制的行人再识别模型
周东明
张灿龙
唐艳平
李志欣
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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