轻量化的多尺度跨通道注意力煤流检测网络

为通过变频调速提高带式输送机运行效率,需要对带式输送机煤流进行检测。现有基于深度学习的带式输送机煤流检测方法难以在模型轻量化和分类准确度之间达到平衡,且很少考虑在特征提取过程中通道权重分布不平衡对检测准确度的影响。针对上述问题,提出了一种轻量化的多尺度跨通道注意力煤流检测网络,该网络由特征提取网络和分类网络组成。将轻量化的残差网络ResNet18作为特征提取网络,并在此基础上引入煤流通道注意力(CFCA)子网络,CFCA子网络采用多个卷积核大小不同的一维卷积,并对一维卷积的输出进行堆叠,以捕获特征图中不同尺度的跨通道交互关系,实现对特征图权重的重新分配,从而提高特征提取网络的语义表达能力。分类网络由3个全连接层构成,其将向量化的特征提取网络的输出作为输入,并对其进行非线性映射,最终得到“煤少”、“煤适中”、“煤多”3类结果的概率分布,通过将煤流检测问题转换为图像分类问题,避免瞬时煤流量波动过大导致带式输送机频繁变频调速的问题,提高带式输送机运行稳定性。实验结果表明,ResNet18+CFCA网络在几乎不增加网络参数量和计算复杂度的情况下,比ResNet18网络在分类准确率上提升了1.6%,可更加有效地区分图像中的前景信息,准确提取煤流特征。

基于注意力和上下文的多尺度图像背景下的小目标检测方法

在多尺度多目标的背景下,小目标由于像素少、提取特征困难,其检测精度远远低于大中目标。文章通过使用离散自注意力提取跨尺度的全局的上下文背景信息,使用跨尺度通道注意力和尺度注意力来增强模型的尺度敏感性,捕捉到更多不同的、更丰富的物体-物体、背景-物体信息,使得每一层特征层都是一个跨空间和跨尺度的拥有更丰富特征信息的特征层,从而提高在多尺度背景下小目标检测的效果。在COCO数据集上,本算法的APs高于基准retinanet最高达2.9,在DIOR数据集上mAP能够达到69.0,优于该数据集上最优算法,同时能够维持自己单阶段的速度。

改进视觉Transformer的视频插帧方法

针对现有的视频插帧方法无法有效处理大运动和复杂运动场景的问题,提出了一种改进视觉Transformer的视频插帧方法。该方法融合了基于跨尺度窗口的注意力和可分离的时空局部注意力,增大了注意力的感受野并聚合了多尺度信息;对时空依赖和远程像素依赖关系进行联合建模,进而增强了模型对大运动场景的处理能力。实验结果表明,该方法在Vimeo90K测试集和DAVIS数据集上的PSNR指标分别达到了37.13 dB和28.28 dB,SSIM指标分别达到了0.978和0.891。同时,可视化结果表明,该方法针对存在大运动、复杂运动和遮挡场景的视频能产生清晰合理的插帧结果。