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基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法
1
作者
谢帅康
熊风光
+3 位作者
朱新杰
宋宁栋
李文清
王廷凤
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期224-232,共9页
针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚...
针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚合局部与全局的特征得到特征矩阵。计算两个特征矩阵的相似度矩阵并额外地为其添加边缘松弛块,有效降低了不可行匹配对配准鲁棒性的影响,同时对相似度矩阵进行归一化等计算得到软对应置信度矩阵,根据预测的对应点空间特征是否一致来寻找点云在低重叠场景下更精确的对应关系,使用直接定义在对应关系上的损失来训练网络,将软对应关系转换为一对一的硬匹配关系,最终通过随机抽样一致性刚性变换求解器执行配准。实验结果表明,在重叠率低于30%的3DLoMatch场景中,该方法的特征匹配召回率和配准召回率相比于高度关注重叠区域的成对点云配准等方法至少提高了3.7和3.9个百分点,并且具有较强的鲁棒性。
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关键词
低重叠率
多特征融合
可变形自注意力
边缘松弛块
重叠对应预测
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职称材料
交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法
2
作者
朱新杰
熊风光
+2 位作者
谢帅康
宋宁栋
李文清
《计算机系统应用》
2024年第1期76-86,共11页
本文针对场景中目标多样性和尺度不统一等现象造成的边缘分割错误、特征不连续问题,提出了一种交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法.该方法以交叉特征融合的方式合并编码器输出的多尺度特征,在融合高层语义信息时使用复合卷积注意力...
本文针对场景中目标多样性和尺度不统一等现象造成的边缘分割错误、特征不连续问题,提出了一种交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法.该方法以交叉特征融合的方式合并编码器输出的多尺度特征,在融合高层语义信息时使用复合卷积注意力模块进行处理,避免上采样操作造成的特征信息丢失以及引入噪声的影响,细化目标边缘分割效果.同时提出了深度可分离残差卷积,在此基础上设计并实现了结合残差的金字塔池化模块——RASPP,对交叉融合后的特征进行处理,获得不同尺度的上下文信息,增强特征语义表达.最后,将RASPP模块处理后的特征进行合并,提升分割效果.在Cityscapes和CamVid数据集上的实验结果表明,本文提出方法相比现有方法具有更好的表现,并且对场景中的目标边缘有更好的分割效果.
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关键词
语义分割
交叉特征融合
金字塔池化
注意力机制
深度可分离卷积
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职称材料
基于改进Mask RCNN算法的遥感建筑物检测
被引量:
2
3
作者
熊风光
董彪
+3 位作者
张鑫
刘欢乐
韩燮
况立群
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第1期218-223,共6页
为解决部分遥感建筑物因为自身形状的不规则,导致传统矩形识别框算法对该类检测目标分割效果差,难以精确定位的问题,提出一种改进的Mask RCNN检测算法。改进Mask RCNN的主干网络FPN网络,简化特征融合过程,有效避免语义信息丢失;改进Mask...
为解决部分遥感建筑物因为自身形状的不规则,导致传统矩形识别框算法对该类检测目标分割效果差,难以精确定位的问题,提出一种改进的Mask RCNN检测算法。改进Mask RCNN的主干网络FPN网络,简化特征融合过程,有效避免语义信息丢失;改进Mask RCNN的RPN网络,针对识别框的重复计算,提升其运算效率,提高检出率;调节mask掩膜参数,提高分割效果。实验结果表明,改进Mask RCNN目标检测算法的检测精度和召回率达到了99.80%和97.88%,较原算法分别提高了1.54%和1.65%,有效优化了遥感领域不规则建筑物的检测问题。
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关键词
目标检测
遥感
深度学习
图像分割
图像处理
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职称材料
题名
基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法
1
作者
谢帅康
熊风光
朱新杰
宋宁栋
李文清
王廷凤
机构
中北大学
计算机科学与技术学院
中北大学山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心
中北大学
机器
视觉
与虚拟现实
山西省
重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期224-232,共9页
基金
国家自然科学基金(62272426)
山西省回国留学人员科研基金(2020-113)
+1 种基金
山西省科技成果转化引导专项基金(202104021301055)
山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目(202201150401021)。
文摘
针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚合局部与全局的特征得到特征矩阵。计算两个特征矩阵的相似度矩阵并额外地为其添加边缘松弛块,有效降低了不可行匹配对配准鲁棒性的影响,同时对相似度矩阵进行归一化等计算得到软对应置信度矩阵,根据预测的对应点空间特征是否一致来寻找点云在低重叠场景下更精确的对应关系,使用直接定义在对应关系上的损失来训练网络,将软对应关系转换为一对一的硬匹配关系,最终通过随机抽样一致性刚性变换求解器执行配准。实验结果表明,在重叠率低于30%的3DLoMatch场景中,该方法的特征匹配召回率和配准召回率相比于高度关注重叠区域的成对点云配准等方法至少提高了3.7和3.9个百分点,并且具有较强的鲁棒性。
关键词
低重叠率
多特征融合
可变形自注意力
边缘松弛块
重叠对应预测
Keywords
low overlap rate
multi-feature fusion
deformable self-attention
edge slack block
overlap correspondence prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法
2
作者
朱新杰
熊风光
谢帅康
宋宁栋
李文清
机构
中北大学
计算机科学与技术学院
中北大学山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心
中北大学
机器
视觉
与虚拟现实
山西省
重点实验室
出处
《计算机系统应用》
2024年第1期76-86,共11页
基金
国家自然科学基金(62272426)
山西省回国留学人员科研基金(2020-113)
+2 种基金
山西省科技成果转化引导专项基金(202104021301055)
山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”基金(202201150401021)
山西省自然科学基金(202203021212138,202303021211153,202203021222027)。
文摘
本文针对场景中目标多样性和尺度不统一等现象造成的边缘分割错误、特征不连续问题,提出了一种交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法.该方法以交叉特征融合的方式合并编码器输出的多尺度特征,在融合高层语义信息时使用复合卷积注意力模块进行处理,避免上采样操作造成的特征信息丢失以及引入噪声的影响,细化目标边缘分割效果.同时提出了深度可分离残差卷积,在此基础上设计并实现了结合残差的金字塔池化模块——RASPP,对交叉融合后的特征进行处理,获得不同尺度的上下文信息,增强特征语义表达.最后,将RASPP模块处理后的特征进行合并,提升分割效果.在Cityscapes和CamVid数据集上的实验结果表明,本文提出方法相比现有方法具有更好的表现,并且对场景中的目标边缘有更好的分割效果.
关键词
语义分割
交叉特征融合
金字塔池化
注意力机制
深度可分离卷积
Keywords
semantic segmentation
cross feature fusion
pyramid pooling
attention mechanism
depthwise separable convolution
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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职称材料
题名
基于改进Mask RCNN算法的遥感建筑物检测
被引量:
2
3
作者
熊风光
董彪
张鑫
刘欢乐
韩燮
况立群
机构
中北大学
大数据学院
中北大学山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第1期218-223,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62272426)
山西省回国留学人员科研基金项目(2020-113)
+1 种基金
山西省科技成果转化引导专项基金项目(202104021301055)
太原市专利导航基金项目(DH20210302017)。
文摘
为解决部分遥感建筑物因为自身形状的不规则,导致传统矩形识别框算法对该类检测目标分割效果差,难以精确定位的问题,提出一种改进的Mask RCNN检测算法。改进Mask RCNN的主干网络FPN网络,简化特征融合过程,有效避免语义信息丢失;改进Mask RCNN的RPN网络,针对识别框的重复计算,提升其运算效率,提高检出率;调节mask掩膜参数,提高分割效果。实验结果表明,改进Mask RCNN目标检测算法的检测精度和召回率达到了99.80%和97.88%,较原算法分别提高了1.54%和1.65%,有效优化了遥感领域不规则建筑物的检测问题。
关键词
目标检测
遥感
深度学习
图像分割
图像处理
Keywords
target detection
remote sensing
deep learning
image segmentation
image processing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法
谢帅康
熊风光
朱新杰
宋宁栋
李文清
王廷凤
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法
朱新杰
熊风光
谢帅康
宋宁栋
李文清
《计算机系统应用》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于改进Mask RCNN算法的遥感建筑物检测
熊风光
董彪
张鑫
刘欢乐
韩燮
况立群
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
已选择
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