【摘 要】
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在卷积神经网络中融入注意力机制越来越成为语义分割强化特征学习的重要方法。论文中提出了一种融合了局部注意力和全局注意力的卷积神经网络。首先，输入图像经主干网络的特征提取，并行输入给局部注意力和全局注意力模块。局部注意力模块以编码-解码结构实现多尺寸的局部特征融合，全局注意力模块根据每个像素与其所在特征图上所有像素的相关性捕获全局信息。融合两个注意力模块不仅减少了局部信息的丢失，而且捕获了具有长距离依
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在卷积神经网络中融入注意力机制越来越成为语义分割强化特征学习的重要方法。论文中提出了一种融合了局部注意力和全局注意力的卷积神经网络。首先，输入图像经主干网络的特征提取，并行输入给局部注意力和全局注意力模块。局部注意力模块以编码-解码结构实现多尺寸的局部特征融合，全局注意力模块根据每个像素与其所在特征图上所有像素的相关性捕获全局信息。融合两个注意力模块不仅减少了局部信息的丢失，而且捕获了具有长距离依赖的全局信息，有效提升了特征提取的能力。其次，论文中采用一种数据相关的上采样方法代替双线性插值法恢复特征
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针对当前分割方法不能兼顾可见光与近红外光谱的异质噪声虹膜图像的分割精度与效率问题，提出一种基于注意力机制与密集多尺度特征融合的编-解码网络。首先，引入基于深度可分离卷积的改进残差瓶颈单元，降低参数量与计算量的同时减少信息丢失与梯度混淆；其次，改进密集空洞空间金字塔模块的空洞率组合并放置于编码器后以增强多尺度特征融合；最后，设计了一种高效并行空间-通道注意力模块并添加至每个下采样层与解码器之后，提升
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抓取目标多样性、位姿随机性严重制约了机器人抓取的任务适应性，为提高机器人抓取成功率，提出一种融合多尺度特征的机器人抓取位姿估计方法。该方法以RGD信息为输入，采用ResNet-50主干网络，融合FPN获得多尺度特征作为抓取生成网络的输入，以生成抓取候选框；并将抓取方向坐标映射为抓取方向的分类任务，使用ROI Align进行感兴趣区域提取，评估抓取候选框，获取目标的最优抓取位姿。为验证本文算法有效性
本文通过将深度学习技术应用到细胞识别中，实现了一种可以通过普通光学显微镜拍照，并直接在培养皿中进行细胞识别计数的方法。本文通过构建U-net网络结构，并对贴壁细胞和悬浮细胞图像进行标记训练，来实现贴壁细胞和悬浮细胞的分割计数。同时，本文用该算法绘制了细胞生长曲线以及计算了抑制剂的抑制率，通过这些应用来说明了该算法的实用性。
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大多数图像标签完备方法仅依据待完备图像的视觉特征搜索近邻图像，获取候选标签实现完备，往往忽略候选标签与初始标签隐含的语义和视觉关系。为有效完备图像标签，本文依据信息的相互学习机制提出一种基于视觉和语义互学习的标签完备标注方法。首先，依据待完备图像的视觉特征和初始标签语义，搜索其近邻图像集并获取候选标签；其次，根据候选标签与初始标签的视觉内容相似性和语义相关性度量候选标签与待完备图像的关联度；最后，
本研究以濒危物种观光木（Tsoongiodendron odorum）为研究对象，通过测定广西地区5个不同纬度上观光木当年生小枝及叶片功能性状，探讨观光木当年生枝条生物量的分配规律和叶片功能性状的变化规律及其影响因素。结果表明：（1）随着纬度的增加小枝总重和总叶重总体呈异速生长关系，其生物量更多的趋于对小枝的构建。（2）观光木叶功能性状呈现一定规律：从南向北随纬度的增加，其叶面积、叶重呈逐渐降低的