【摘 要】
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在图像采集过程中，由于拍摄对象运动或相机自身运动造成的图像模糊对于后续的高级视觉任务会产生很不利的影响。针对当前深度学习图像去模糊方法不能兼顾去模糊效果和效率的问题，本文提出了一种多尺度循环注意力网络，使用深度可分离卷积降低参数量，改进注意力模块合理分配计算资源，对卷积层进行密集型连接提高参数利用效率，引入边缘损失提升生成图像边缘细节信息。经过实验验证，所提方法具有良好的泛化性能和鲁棒性，在Lai
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在图像采集过程中，由于拍摄对象运动或相机自身运动造成的图像模糊对于后续的高级视觉任务会产生很不利的影响。针对当前深度学习图像去模糊方法不能兼顾去模糊效果和效率的问题，本文提出了一种多尺度循环注意力网络，使用深度可分离卷积降低参数量，改进注意力模块合理分配计算资源，对卷积层进行密集型连接提高参数利用效率，引入边缘损失提升生成图像边缘细节信息。经过实验验证，所提方法具有良好的泛化性能和鲁棒性，在Lai数据集和K?hler数据集上的SSIM和PSNR较近年典型方法的最佳效果分别提升了约1.15%、0.86
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行人外观属性是区分行人差异的重要语义信息。行人属性识别在智能视频监控中有着至关重要的作用，可以帮助我们对目标行人进行快速的筛选和检索。在行人重识别任务中，可以利用属性信息得到精细的特征表达，从而提升行人重识别的效果。文中尝试将行人属性识别与行人重识别相结合，寻找一种提高行人重识别性能的方法，进而提出了一种基于特征定位与融合的行人重识别框架。首先，利用多任务学习的方法将行人重识别与属性识别结合起来，
考虑到高光谱图像训练样本数量有限以及光谱维度高对分类精度的影响，本文提出了结合动态卷积和三重注意力机制（Triplet Attention）的高光谱分类方法。该方法首先采用主成分分析去除光谱冗余，然后输入改进的残差网络中。其次，在残差网络中引入动态卷积，利用动态卷积核提取深度精细化特征，并利用Triplet Attention模型实现跨维度信息交互，关注更重要的高光谱空谱特征，降低无用信息的影响。
目标跟踪作为计算机视觉领域的关键课题，广泛应用在智能视频监控等领域。随着深度学习的迅速发展，基于孪生神经网络的跟踪算法（简称为孪生跟踪算法）因其速度和精度的平衡优势成为了主流算法。尽管已有大量研究，但仍缺乏从跟踪框架层面对孪生跟踪算法进行系统分析。为了梳理目前孪生跟踪算法的研究进展，首先介绍了孪生跟踪算法的常见挑战、主要组成、跟踪流程、常用数据集和评价指标；其次按照对跟踪框架的改进方向分为改进特征
混凝土路面的裂缝检测是确保道路安全的重要基础任务。针对混凝土路面的复杂背景和裂缝本身复杂的拓扑结构，提出了一种基于空洞卷积和多特征融合的混凝土路面裂缝检测网络，该网络采用基于U-Net的编码-解码结构。在编码阶段，使用改进的残差网络Res2Net提高特征提取能力；在网络的中间部分，使用串联和并联相结合的不同空洞率的空洞卷积，从而在增加特征点的感受野的同时并不会减小特征图的分辨率；在解码阶段，融合了
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