【摘 要】
：
为了解决基于彩色图像的显著性检测在多目标或小目标等场景下无法准确检测出显著目标的问题,提出了一种基于RGB-D跨模态特征融合的显著性检测网络模型,该网络模型以改进的全卷积神经网络(FCN)为双流主干网络,分别提取彩色与深度特征并作出预测,最后利用Inception结构融合生成最终显著图.针对原FCN实际感受野远低于理论感受野,没有真正利用图像全局信息的问题,设计了双分支结构的全局与局部特征提取块,
【机 构】
：
上海工程技术大学电子电气工程学院 上海 201600
论文部分内容阅读
为了解决基于彩色图像的显著性检测在多目标或小目标等场景下无法准确检测出显著目标的问题,提出了一种基于RGB-D跨模态特征融合的显著性检测网络模型,该网络模型以改进的全卷积神经网络(FCN)为双流主干网络,分别提取彩色与深度特征并作出预测,最后利用Inception结构融合生成最终显著图.针对原FCN实际感受野远低于理论感受野,没有真正利用图像全局信息的问题,设计了双分支结构的全局与局部特征提取块,利用全局特征分支提取全局信息并指导局部特征提取,并以此构建了改进的FCN.此外,考虑到不同层级上彩色与深
其他文献
针对电缆护套断裂伸长率的人工测量方法精度差、自动程度低的缺陷,提出一种基于双目视觉的自动测量方法.首先采集试样拉伸视频,对首帧图像采用基于信息熵的算法定位2个圆环标记符圆心坐标,若正确识别则使用圆心坐标作为标记点,否则选取立体匹配结果良好的SURF特征点中距离圆心最近的点作为标记点;然后用金字塔L-K光流法追踪隔帧采样后的护套拉伸视频中的标记点,基于计算出的标记点三维坐标和加速度判定试样断裂的粗略
细粒度图像分类任务的关键在于获取精细的局部特征,为了充分利用数据价值,提出一种面向视觉注意力的数据增强方法,基于类激活映射图(class activation mapping, CAM)生成具有针对性的扩充图像,进而帮助细粒度分类.根据CAM对输入图像进行注意力区域裁剪和放大;构造一个流场网格对原图进行采样以夸张该区域,裁剪与夸张后的2种扩充数据能够引导模型学习更细微的特征差异;遮挡图像关键区域,
为了提取更具有判决力的高光谱图像特征,并防止网络因加深导致退化,在新维度残差网络(Res2Net)和压缩激活网络(squeeze and excitation network, SENet)的基础上,提出新型多尺度特征提取模块SE-Res2Net,并设计多尺度空谱融合注意力模块.为了克服网络加深带来的退化问题,SE-Res2Net模块利用通道分组提取高光谱图像细粒度的多尺度特征得到多个不同粒度的感
针对媒体内容提供商采用网络编码的多播最优化容量供应问题,提出一种基于2-阶段的成本优化方案.在第一阶段,网络容量购买基于对未来客户集的预测,这相当于内容提供商在与因特网服务提供商进行初始服务级协议谈判期间预定的容量;在第二阶段,一旦明确知道客户集,就追加购买服务所有客户所要求的额外容量;为指导第一阶段的容量购买决策,提出2种有效的近似算法,使两个阶段的总体成本在预期中最小化.仿真结果表明,该成本优化算法有效,且非常接近甚至优于最优解.
电路仿真在集成电路设计中占有十分重要的地位.超大规模集成电路仿真输出的信号波形会占用大量存储空间,输出波形的压缩对提升电路仿真效率至关重要.逻辑仿真的输出波形主要包含信号跳变时刻信号值,还包含全部信号名、信号类型、信号位宽等辅助信息.首先提出对辅助信息的压缩处理方法,然后针对信号值数据的特点改进现有工作中的信号名压缩方案,并据此提出一种更高效的数字波形压缩存储格式.所提出的格式有利于变长编码压缩的
由散乱数据稳定重构曲线曲面,在变分拟插值方法的基础之上,提出了使用局部支撑径向基函数的隐式几何迭代算法.首先,根据给定数据点的法向构造隐式函数的非零约束,构造计算隐函数系数的迭代格式,并讨论其收敛性;然后,在此基础上引入加速因子,对隐式迭代算法进行加速,同时讨论了加速算法的收敛性;最后,为了降低迭代过程空间和时间的复杂度,给出了一种加速算法的改进版本.数值实验表明,使用局部支撑径向基函数的隐式几何
针对现有边缘检测网络在复杂自然场景下的检测结果仍存在边缘缺失、噪声过多等问题,提出多深度特征增强与顶层信息引导的边缘检测网络.首先,采用UNet++作为主干网络提取不同深度的特征,并通过特征叠加使不同尺度的边缘更加完整;然后,在每个卷积层的侧输出后添加特征增强模块,通过引入空洞卷积增大感受野,增强多尺度信息;最后,设计顶层信息引导模块,通过在跳跃连接中引入高层的语义特征增强边缘检测效果.实验结果表
为减少传统安全设备实现安全功能灵活性差、部署成本高等弊端,深入研究软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(N F V)和基于软件定义的安全服务部署技术,建立安全服务链部署模型,提出一种启发式算法.从节点的安全功能需求、物理资源需求,以及节点之间的网络资源需求和传输时延等方面综合评估部署安全功能服务链的资源需求,优先部署资源需求较大的安全功能服务链,避免资源能力成为瓶颈.实验结果表明,该算法可有效提升部署成功率.