基于残差密集注意力网络的图像超分辨率重建

针对现有图像超分辨率重建算法中细节丢失和图像边缘模糊等问题,提出了一种基于残差密集注意力网络的图像超分辨率重建方法。该方法采用了密集连接和残差连接的结构来构建残差网络,充分利用低层特征与高层特征之间的信息交互,提取更高层次的图像特征。同时,融合通道注意力和空间注意力自适应地选择重要特征,并将这些特征进行加权融合,从而更好地恢复图片的纹理细节。实验结果表明,文中所提方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)上表现优异。

基于目标检测算法的智能防护研究

为提高医护人员一次性防护装备的检测准确率和精确率,降低感染风险和环境污染,针对现有目标检测算法在复杂环境下性能较差的问题,本文通过引入多任务损失函数、最小绝对值偏差、复杂尺度感知注意力和空间感知注意力以及可变卷积的方式优化目标检测算法,提出多尺度感知网络(MSTDA)和多重感知注意力检测模型(MATDA)并进行医护人员防护的智能算法实验。实验结果表明:MSTDA模型在准确率和精确率上均优于现有YOLO系列模型及Faster RCNN模型,且MATDA模型在准确率和预测精确率上表现最佳。正确佩戴口罩时模型MSTDA比其他3种模型分别高出17.8%、2.7%、16.3%,未正确佩戴口罩时比其他3种模型分别高出17.3%、4.1%、16.1%。消融实验验证了尺度注意力模块和空间注意力模块的有效性。未来工作将致力于降低模型复杂度,提升计算速度,并考虑其他因素的交叉影响,以增强智能检测方法的适用性。

嵌入注意力的GaborCNN快速人脸表情识别方法

人脸表情识别是智能人机交互研究的基础问题之一,面部情绪变化与嘴、眼睛、眉毛、鼻子等区域密切相关,这些特征对识别表情非常重要。为此,提出一个由4个Gabor滤波卷积层、注意力模块和两个全链接层组成的注意力Gabor卷积网络,同时使用不平衡损失focalloss对网络进行优化。首先,通过Gabor核与传统卷积滤波器调制的Gabor定向滤波器相较于传统卷积滤波器能更好地捕获感兴趣区域的信息,然后利用通道注意力、空间注意力模块提取区域中更关键的特征。在FERPlus和RAF-DB数据集上的实验表明,该模型结构简单、易于训练、计算成本低,识别精度分别达到88.39%、87.22%。