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题名基于残差双注意力与跨级特征融合模块的静态手势识别
被引量:1
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作者
吴佳璐
田秋红
岳金鸿
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机构
浙江理工大学信息学院
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出处
《计算机系统应用》
2022年第11期111-119,共9页
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基金
国家自然科学基金(51405448)
浙江理工大学博士科研启动项目(11122932611817)
+2 种基金
浙江理工大学信息学院教育教学改革研究项目(11120033312202)
国家级大学生创新创业训练计划(11120032382104)
浙江省大学生科技成果推广项目(14530031661961)
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文摘
为解决卷积神经网络提取特征遗漏、手势多特征提取不充分问题,本文提出基于残差双注意力与跨级特征融合模块的静态手势识别方法.设计了一种残差双注意力模块,该模块对ResNet50网络提取的低层特征进行增强,能够有效学习关键信息并更新权重,提高对高层特征的注意力,然后由跨级特征融合模块对不同阶段的高低层特征进行融合,丰富高级特征图中不同层级之间的语义和位置信息,最后使用全连接层的Softmax分类器对手势图像进行分类识别.本文在ASL美国手语数据集上进行实验,平均准确率为99.68%,相比基础ResNet50网络准确率提升2.52%.结果验证本文方法能充分提取与复用手势特征,有效提高手势图像的识别精度.
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关键词
手势图像识别
ResNet
残差双注意力模块
跨级特征融合
深度学习
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Keywords
gesture image recognition
ResNet
residual double attention module
cross-level feature fusion module
deep learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名多尺度特征融合与交互的伪装目标检测网络
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作者
张成
刘研
宋慧慧
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机构
南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室
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出处
《计算机系统应用》
2024年第8期90-97,共8页
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基金
国家自然科学基金(61872189)。
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文摘
伪装目标检测是一项在复杂场景中定位和识别伪装目标的任务.目前基于深度神经网络的方法已初步运用,但在复杂场景下遇到干扰时,许多方法无法充分利用目标的多级特征来提取丰富的语义信息,仅依靠固定尺寸特征识别伪装目标.为解决这一问题,本文提出了一种基于多尺度特征融合交互的伪装目标检测网络.该网络包含两个创新设计:多尺度特征感知模块和双阶段邻级交互模块.前者旨在通过结合多尺度特征的方式充分捕获复杂场景中丰富的局部-全局场景对比信息.后者则是整合来自相邻层的特征以利用跨层相关性将有价值的上下文信息从编码器传输到解码器网络.本文在CHAMELEON、CAMO-Test、COD10K-Test这3个公共数据集上对提出的方法进行了评测并与当前的主流方法对比.实验结果表明,本文方法的性能超越了当前的主流方法,在各项指标上达到了优异的性能水平.
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关键词
伪装目标检测
多尺度特征提取
跨级特征融合
深度学习
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Keywords
camouflaged object detection(COD)
multi-scale feature extraction
cross-level feature fusion
deep learning
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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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