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基于Vondrak-Cepek组合滤波和注意力机制加权的时间比对融合算法
1
作者 刘强 孙浩冉 +1 位作者 胡邓华 张爽 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第2期673-679,共7页
针对卫星双向时间频率传递(two-way satellite time and frequency transfer, TWSTFT)存在周日效应、短期稳定度不高的问题,通过引入基于注意力机制的Transformer权值矩阵,利用Vondrak-Cepek组合滤波的方法将中国科学院国家授时中心(Nat... 针对卫星双向时间频率传递(two-way satellite time and frequency transfer, TWSTFT)存在周日效应、短期稳定度不高的问题,通过引入基于注意力机制的Transformer权值矩阵,利用Vondrak-Cepek组合滤波的方法将中国科学院国家授时中心(National Time Service Center, NTSC)、德国物理技术研究院(Physikalisch-Technische Bundesanstalt, PTB)之间的TWSTFT和全球定位系统(Global Positioning System, GPS)P3码共视法的时间比对链路进行融合,分析融合前后链路的性能指标并与没有周日效应、短期稳定度高的GPS精密单点定位(GPS precise point positioning, GPS PPP)时间比对参考链路进行比较。结果表明,引入注意力机制权值的Vondrak-Cepek组合滤波融合方法与参考链路GPS PPP的标准差为0.310 9 ns,具有改善TWSTFT周日效应、提升链路整体稳定性的作用。 展开更多
关键词 Vondrak-Cepek组合滤波 注意力机制 时间比对 数据融合
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基于注意力机制和多尺度融合的人群计数网络
2
作者 栾方军 龚琪 袁帅 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期352-361,共10页
为了应对人群图像中尺度变化和背景干扰的问题,提出一种人群计数网络模型,旨在充分利用多尺度信息并降低背景噪声的影响。首先采用ConvNeXt作为主干网络,用于提取特征。其次为了有效融合不同层次的特征,提出多层次特征融合模块(MFFM),... 为了应对人群图像中尺度变化和背景干扰的问题,提出一种人群计数网络模型,旨在充分利用多尺度信息并降低背景噪声的影响。首先采用ConvNeXt作为主干网络,用于提取特征。其次为了有效融合不同层次的特征,提出多层次特征融合模块(MFFM),将主干网络中不同层次的特征进行跨尺度融合,融合后的特征包含了不同尺度的语义信息,可以更好地适应人群计数任务中的尺度变化问题。接着为了更好地解决人群计数中存在的挑战,设计一个多尺度注意力模块(MSAM),根据不同感受野的分支提取不同尺度的特征,利用选择性Kernel通道注意力(SKCA)缓解多列结构存在的特征相似问题,并将模块生成的注意力图反馈到对应的尺度特征中,以抑制背景的干扰。网络模型在ShanghaiTechA数据集中的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别达到了56.1和93.9;在ShanghaiTechB数据集中的MAE和RMSE分别达到了6.1和10.3;在UCF_CC_50数据集中的MAE和RMSE分别达到了174.9和252.7;在Mall数据集中的MAE和RMSE分别达到了1.42和1.85。在公开数据集上的实验结果表明,提出的网络模型与现有代表性的人群计数方法相比,在提升人群计数任务的准确性和鲁棒性方面均取得了明显进展。 展开更多
关键词 人群计数 多尺度特征融合 注意力机制 神经网络 密度图
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基于字词融合和注意力机制的兽药文本命名实体识别
3
作者 颜士军 朱红梅 +1 位作者 王雅童 张亮 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第3期336-342,352,共8页
针对兽药领域信息专业性强、关联性强、局部特征明显和一词多义的特点,以及主流的命名实体识别模型未充分利用词汇信息的问题,提出一种基于字词融合和注意力机制的兽药文本命名实体识别模型。首先,将BERT预训练模型得到的字向量和Word2... 针对兽药领域信息专业性强、关联性强、局部特征明显和一词多义的特点,以及主流的命名实体识别模型未充分利用词汇信息的问题,提出一种基于字词融合和注意力机制的兽药文本命名实体识别模型。首先,将BERT预训练模型得到的字向量和Word2vec得到的词向量融合。然后,在双向长短期记忆网络中提取全局上下文特征的基础上加入多头自注意力机制挖掘序列的局部特征。最后,通过条件随机场获得最佳标签序列来完成实体识别任务。在兽药文本数据集上进行多组对比试验,结果表明,该模型识别的准确率、召回率和F 1值分别为94.73%、95.29%和95.01%,性能均优于对比模型。 展开更多
关键词 兽药文本 命名实体识别 字词融合 多头自注意力机制
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融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法
4
作者 罗森 葛志辉 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期161-172,共12页
为了在资源有限的移动设备上对猪体质量进行准确和实时估计,提出了融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法,该方法分为分割阶段和体质量估计阶段。在分割阶段,为了能更准确地获得猪躯干分割图像,提出了边缘引导的轻量级分割网络EG-... 为了在资源有限的移动设备上对猪体质量进行准确和实时估计,提出了融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法,该方法分为分割阶段和体质量估计阶段。在分割阶段,为了能更准确地获得猪躯干分割图像,提出了边缘引导的轻量级分割网络EG-YOLO。在体质量估计阶段,为了更好地融合双视角特征用于体质量估计,基于改进的轻量级MobileNeXt子网络,构建了双视角特征融合的轻量级体质量估计网络,并在自建的猪体质量估计数据集上进行实验。结果表明,体质量估计的误差仅为3.99%。 展开更多
关键词 体质量估计 边缘引导 注意力机制 特征融合
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基于多尺度特征融合和注意力机制的视频异常检测方法
5
作者 吴祥 肖剑 吉根林 《应用科学学报》 北大核心 2025年第2期234-244,共11页
视频画面中的运动物体在不同时刻往往呈现出多样的尺度大小,这给视频异常检测带来了一定的挑战。尽管传统的生成对抗网络在视频异常检测任务上取得了一定成效,但因其采用单一尺度的特征提取方法,无法充分捕获不同尺度物体的特征,从而限... 视频画面中的运动物体在不同时刻往往呈现出多样的尺度大小,这给视频异常检测带来了一定的挑战。尽管传统的生成对抗网络在视频异常检测任务上取得了一定成效,但因其采用单一尺度的特征提取方法,无法充分捕获不同尺度物体的特征,从而限制了其异常检测的性能。针对该问题,本文基于生成对抗网络结构,提出了一种基于多尺度特征融合和注意力机制的视频异常检测方法。使用大小不同的卷积核捕获不同感受野的特征,并将它们进行融合以获得多尺度的特征表示。此外,在生成器的转置卷积层后引入坐标注意力机制,自适应分配特征图权重,从而增强模型对关键特征的感知能力。在公开数据集UCSD Ped2和Avenue上的实验结果表明,本文方法的性能优于其他同类方法。 展开更多
关键词 视频异常检测 深度学习 生成对抗网络 多尺度特征融合 注意力机制
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融合多注意力机制的布料仿真方法
6
作者 王婷 靳雁霞 +1 位作者 南科良 王松松 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期886-894,共9页
针对布料仿真中模拟精度与计算效率的平衡问题,提出一种融合多注意力机制的布料仿真方法。使用多精度点云采样对原始点云进行下采样,得到能反映布料真实形状的真实点云;使用多源多尺度特征融合全面捕获并整合查询点的特征,结合神经网络... 针对布料仿真中模拟精度与计算效率的平衡问题,提出一种融合多注意力机制的布料仿真方法。使用多精度点云采样对原始点云进行下采样,得到能反映布料真实形状的真实点云;使用多源多尺度特征融合全面捕获并整合查询点的特征,结合神经网络精准预测符号距离函数(signed distance function,SDF)值与梯度,指导拉动查询点;使用自控制损失(self-control loss,SCLoss)动态纠正拉动后的查询点云,缩小与真实点云之间的差异,使用Marching Cubes算法获取布料模拟结果。实验结果表明,该方法比其它布料仿真方法具有更高的模拟精度与计算效率,能够保留准确详细的褶皱细节,是一种高效的布料仿真方法。 展开更多
关键词 布料仿真 多注意力机制 点云采样 特征融合 符号距离函数 自控制损失 深度学习
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融合注意力机制和多尺度特征的无人机图像分割方法
7
作者 王喜笑 陈辉 《山东理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第2期22-29,36,共9页
针对现有无人机遥感图像分割算法普遍存在的未充分利用位置信息、小目标分割不准确等问题,基于DeeplabV3+网络提出融合注意力机制和多尺度特征的无人机遥感图像语义分割方法。首先,在DeeplabV3+网络基础上,用经过预训练的MobileNetV2网... 针对现有无人机遥感图像分割算法普遍存在的未充分利用位置信息、小目标分割不准确等问题,基于DeeplabV3+网络提出融合注意力机制和多尺度特征的无人机遥感图像语义分割方法。首先,在DeeplabV3+网络基础上,用经过预训练的MobileNetV2网络替代原模型中的Xception主干网络,减少模型参数量;其次,在空洞空间金字塔池化结构中加入坐标注意力细化模块以充分利用位置信息来增强深层特征,并通过多尺度特征融合模块处理骨干网络不同层次的信息,帮助模型更好地适应不同尺度的物体;最后,利用双三次插值上采样法替代双线性插值上采样法,便于模型对特征图进行上采样,在训练时用Dice损失和交叉熵损失之和作为模型的损失函数来预防无人机图像存在的类别不平衡问题。实验结果表明:改进后模型在Aeroscapes数据集上的平均交并比、类别平均像素准确率分别为67.23%、76.01%,与原模型相比分别提高了6.89%、6.59%;在WHDLD数据集上的平均交并比、类别平均像素准确率分别为66.09%、78.19%,与原模型相比分别提高了0.88%、2.04%。 展开更多
关键词 语义分割 DeeplabV3+ 小目标 注意力机制 特征融合
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结合注意力机制和多尺度特征融合的变压器局部放电诊断
8
作者 张玥 朱永利 钱涛 《电力科学与工程》 2025年第4期43-51,共9页
针对深度卷积网络对变压器局部放电边际谱特征提取能力不足的问题,提出了一种结合注意力机制和多尺度特征融合两模块的变压器局部放电识别方法。首先,针对局部放电领域现有时频分析方法的不足,提出采用逐次变分模态分解对局部放电信号... 针对深度卷积网络对变压器局部放电边际谱特征提取能力不足的问题,提出了一种结合注意力机制和多尺度特征融合两模块的变压器局部放电识别方法。首先,针对局部放电领域现有时频分析方法的不足,提出采用逐次变分模态分解对局部放电信号进行分解,再用Hilbert变换来获得边际谱,作为网络模型的输入;然后,将ResNet作为基础模型,在残差块中引入坐标注意力模块,以提高模型对局放信号边际谱中重要区域的关注度;最后,搭建多尺度特征融合模块对网络各阶段所提取的特征进行融合,使模型能在提取深层语义特征的同时保留浅层中提取到的局部细节信息,以增强模型的表征能力。仿真实验结果表明:该方法能有效实现变压器局部放电类型诊断,达到96.5%的识别准确率,超过其他经典深度卷积诊断模型。 展开更多
关键词 变压器 局部放电 卷积神经网络 Hilbert边际谱 注意力机制 特征融合
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基于特征融合结合注意力机制的藏文文本分类模型
9
作者 冯宇舒 艾金勇 李爽 《科技创新与应用》 2025年第10期61-65,共5页
由于藏语与汉语、英语在语法结构和词汇特点上的差异,传统的文本分类方法在藏文上的应用面临挑战。为此,该文提出一种基于多特征融合与注意力机制的藏文文本分类模型,该模型结合CINO、TextCNN和BiLSTM模型的优势。实验结果表明,该文提... 由于藏语与汉语、英语在语法结构和词汇特点上的差异,传统的文本分类方法在藏文上的应用面临挑战。为此,该文提出一种基于多特征融合与注意力机制的藏文文本分类模型,该模型结合CINO、TextCNN和BiLSTM模型的优势。实验结果表明,该文提出的模型在公开数据集TNCC上的F1值为73.09%,在自建数据集TiTCD上的F1值为80.97%。因此,该模型能够较好地捕捉到藏文文本语义,在藏文文本分类任务上性能有所提升。 展开更多
关键词 藏文文本分类 预训练语言模型 多特征融合 注意力机制 文本分类方法
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DSEL-CNN:结合注意力机制与均衡损失的图像融合算法
10
作者 赵雅婷 韩龙 +1 位作者 何辉煌 陈楚 《红外技术》 北大核心 2025年第3期358-366,共9页
在红外与可见光图像融合时,融合后图像常出现显著目标不突出、可见光信息表达不充分的问题,且在亮度不均衡条件下,易出现边缘模糊和局部信息不均衡。因此,提出了结合注意力机制与均衡损失的图像融合算法(DepthwiseSeparable,Squeeze-and... 在红外与可见光图像融合时,融合后图像常出现显著目标不突出、可见光信息表达不充分的问题,且在亮度不均衡条件下,易出现边缘模糊和局部信息不均衡。因此,提出了结合注意力机制与均衡损失的图像融合算法(DepthwiseSeparable,Squeeze-and-Excitation,andEquilibriumLoss-based Convolutional Neural Network, DSEL-CNN)。首先,使用深度可分离卷积提取图像特征;其次,在融合策略中使用Squeeze-and-Excitation注意力机制来提高有效信息的权重;最后,利用均衡组合损失函数计算融合后图像损失,进行图像信息均衡。与FusionGAN、Dense Fuse和其它4种融合算法在TNO和MSRS公开数据集中进行主客观对比实验,其中互信息值、视觉信息保真度、边缘信息保留指标较其它6种算法分别最高提高了1.033、0.083、0.069,实验结果表明所提算法与6种常用融合算法相比,在融合图像视觉感观、信息含量、边缘和纹理保留方面均有提升。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 深度可分离卷积 注意力机制 损失函数
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融合注意力机制的改进型DeepLabv3+语义分割
11
作者 闫河 雷秋霞 王旭 《光学精密工程》 北大核心 2025年第1期123-134,共12页
针对DeepLabv3+语义分割网络计算复杂度高、对图像细节提取能力弱、分割的图像边界模糊的问题,提出了一种融合注意力机制的改进型DeepLabv3+语义分割网络。以轻量级网络MobileNetV2为骨干,在保持较高表征能力的同时显著减少模型参数,在... 针对DeepLabv3+语义分割网络计算复杂度高、对图像细节提取能力弱、分割的图像边界模糊的问题,提出了一种融合注意力机制的改进型DeepLabv3+语义分割网络。以轻量级网络MobileNetV2为骨干,在保持较高表征能力的同时显著减少模型参数,在骨干网络的低层特征后面加入轻量级、无参数注意力机制(Simple,Parameter-Free Attention Module,SimAM),对输入的特征进行加权,以增强关键特征的提取能力。将ASPP模块的全局平均池化替换成Haar小波变换下采样(Haar Wavelet Downsampling,HWD),以避免丢失空间信息,同时在ASPP模块之后加入外部注意力机制(External Attention,EANet),以更好地利用上下文信息,实现多尺度融合,从而提升语义理解能力和语义分割的准确性。实验结果表明,该模型在VOC2012数据集上相较于原有的DeepLabv3+语义分割模型,平均交并比(mIoU)提高了2.82%。本文提出的改进模型显著提高了模型语义分割的精度,为计算机视觉领域应用提供了新的思路。 展开更多
关键词 语义分割 DeepLabv3+ Haar小波变换下采样 外部注意力机制 多尺度融合
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基于注意力机制的特征融合面部表情识别方法
12
作者 潘旭宏 《电子制作》 2025年第7期27-31,共5页
本文提出了一种基于注意力机制的特征融合面部表情识别方法。首先,引入多尺度空间注意力和双支通道注意力机制,增强特征图的空间和通道域表示。接着,结合ResNet34作为骨干网络提取多层次特征,设计了基于并行注意力的特征交互模块,实现... 本文提出了一种基于注意力机制的特征融合面部表情识别方法。首先,引入多尺度空间注意力和双支通道注意力机制,增强特征图的空间和通道域表示。接着,结合ResNet34作为骨干网络提取多层次特征,设计了基于并行注意力的特征交互模块,实现浅层与深层特征之间的信息交互,促进深层信息挖掘。此外,还构建了基于多头注意力和膨胀卷积的特征融合模块,整合更全面的特征描述。实验结果表明,本方法在RAF-DB和FER2013数据集上的准确率分别达到了88.92%和69.85%,相较于其他现有方法均有一定提升,验证了方法有效性。 展开更多
关键词 注意力机制 面部表情识别 特征交互 特征融合 多头注意力
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基于注意力机制与特征融合的表情识别方法
13
作者 江涛 李楚贞 《现代信息科技》 2025年第4期43-46,52,共5页
为了提高非约束环境下的人脸表情识别效果,研究并设计了一种嵌入注意力机制的两阶段特征融合表情识别深度卷积神经网络框架。该网络框架设计和引入了多个注意力模块,旨在精准提取图像局部位置的表情特征信息。同时,通过构建密集连接残差... 为了提高非约束环境下的人脸表情识别效果,研究并设计了一种嵌入注意力机制的两阶段特征融合表情识别深度卷积神经网络框架。该网络框架设计和引入了多个注意力模块,旨在精准提取图像局部位置的表情特征信息。同时,通过构建密集连接残差块,有效提升了特征提取的质量并增强了网络的稳定性。在此基础上,将局部特征与多尺度模块提取的全局特征进行融合,从而获得更具判别力的表情特征。实验结果显示,所提方法在RAF-DB数据集上表现出较好的表情识别性能。 展开更多
关键词 表情识别 注意力机制 局部特征 特征融合
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基于多尺度注意力机制的红外与可见光图像融合研究
14
作者 杨涛 刘福华 《无线互联科技》 2025年第5期46-52,共7页
红外与可见光图像的融合旨在提取和整合源图像中的信息,以生成包含重要且互补信息的结果。然而,目前的融合规则在有效提取最有价值的信息方面存在不足,无法很好地保留关键信息。文章在DenseFuse网络中引入了多头注意力模块(Multi-scale ... 红外与可见光图像的融合旨在提取和整合源图像中的信息,以生成包含重要且互补信息的结果。然而,目前的融合规则在有效提取最有价值的信息方面存在不足,无法很好地保留关键信息。文章在DenseFuse网络中引入了多头注意力模块(Multi-scale Attention Block,MAB)。该模块通过多尺度大核注意力机制,更有效地捕捉全局与局部信息。这使得融合后的图像具有更加丰富的语义信息,从而提升其在后续高层次视觉任务中的表现。 展开更多
关键词 图像融合 多尺度注意力机制 多头注意力模块
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基于注意力机制的财务会计与管理会计的有效融合研究
15
作者 赵吉 王丹 《技术与市场》 2025年第3期179-183,共5页
通过融合财务会计与管理会计,并结合注意力机制的应用,企业能够获取更加全面、深入的信息支持,从而提高企业决策的准确性和科学性,减少决策错误。为此,研究基于注意力机制的财务会计与管理会计的有效融合,阐述财务会计与管理会计的基本... 通过融合财务会计与管理会计,并结合注意力机制的应用,企业能够获取更加全面、深入的信息支持,从而提高企业决策的准确性和科学性,减少决策错误。为此,研究基于注意力机制的财务会计与管理会计的有效融合,阐述财务会计与管理会计的基本概念,明确二者承担的重要职责;分析财务会计与管理会计之间的差异与紧密联系,强调两者在促进企业健康发展中的协同作用;探讨基于注意力机制的财务会计与管理会计融合策略,通过建立共同的信息处理平台,健全内审质量管理体系,利用注意力机制优化决策支持,推动企业实现财务会计与管理会计的有效融合。 展开更多
关键词 注意力机制 财务会计 管理会计 有效融合
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基于注意力机制堆叠LSTM的多传感器信息融合刀具磨损预测 被引量：1
16
作者 成佳闻 赛希亚拉图 +1 位作者 张超勇 罗敏 《工业工程》 2024年第3期64-77,86,共15页
刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题,提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory,长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法... 刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题,提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory,长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法。对多传感器信号进行预处理,然后提取多域特征,利用核主成分分析法对其进行特征级信息融合,得到后续网络的输入。采用基于注意力机制的堆叠LSTM网络模型,使得网络能够自适应地学习数据的重要信息,在PHM2010的数据集上预测精度达到99.9%。通过与其他算法的对比试验和加入人工噪声的方法,验证了本文所提出的模型的高精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 刀具磨损 核主成分分析(KPCA) 信息融合 注意力机制 鲁棒性
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基于注意力机制与多源信息融合的变工况轴承故障诊断 被引量：2
17
作者 乔卉卉 赵二贤 +2 位作者 郝如江 李东升 王勇超 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期120-130,共11页
针对轴承在变工况下工作时受环境噪声和工况变化的干扰,现有的基于单源信号的轴承故障诊断方法因单源信号难以提供全面且稳定的故障信息,导致诊断效果不理想的问题,提出一种基于注意力机制的多源信息融合网络模型(MSIFNM)。该模型的多... 针对轴承在变工况下工作时受环境噪声和工况变化的干扰,现有的基于单源信号的轴承故障诊断方法因单源信号难以提供全面且稳定的故障信息,导致诊断效果不理想的问题,提出一种基于注意力机制的多源信息融合网络模型(MSIFNM)。该模型的多尺度特征提取模块可以提取更充足的故障特征信息;双阶段注意力模块从多个维度增强对工况变化不敏感的故障特征;多源信息特征加权模块根据不同传感器信号对不同故障的敏感程度,自适应地对多源信息进行权重分配;特征融合与类别输出模块实现对加权后的特征进一步融合与特征提取,再经全连接层和Softmax层输出分类结果。采用变转速和变负载轴承故障数据集对本文所提的MSIFNM模型进行实验验证,实验结果表明,MSIFNM可以有效实现多源信息融合特征提取,提高变工况条件下轴承故障诊断的准确性、稳定性和工况自适应性。 展开更多
关键词 变工况轴承故障诊断 多源信息融合 注意力机制 卷积神经网络
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基于跨域交互注意力和对比学习引导的红外与可见光图像融合
18
作者 邸敬 梁婵 +1 位作者 刘冀钊 廉敬 《中国光学(中英文)》 北大核心 2025年第2期317-332,共16页
现有红外与可见光图像融合方法难以充分提取和保留源图像细节信息与对比度,导致纹理细节模糊。针对这一问题,本文提出了一种跨域交互注意力和对比学习引导的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了双支路跳跃连接的细节增强网络,从红外... 现有红外与可见光图像融合方法难以充分提取和保留源图像细节信息与对比度,导致纹理细节模糊。针对这一问题,本文提出了一种跨域交互注意力和对比学习引导的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了双支路跳跃连接的细节增强网络,从红外和可见光图像中分别提取和增强细节信息,并利用跳跃连接避免信息丢失,生成增强后的细节图像。接着,构建了联合双分支编码器和跨域交互注意力模块的图像融合网络,确保特征融合时充分进行特征交互,并通过解码器重建为最终的融合图像。然后,引入了通过对比学习块进行浅层和深层属性和内容的对比学习网络,优化特征表示,进一步提升图像融合网络的性能。最后,为了约束网络训练以保留源图像的固有特征,设计了一种基于对比约束的损失函数,以辅助融合过程对源图像信息的对比保留。将提出方法与前沿融合方法进行了定性和定量的分析比较。在TNO、MSRS、RoadSence数据集上的实验结果表明:本文方法的8项客观评价指标均较对比方法有显著提升。本文方法融合后图像具有丰富的细节纹理、显著的清晰度和对比度,有效提高了道路交通、安防监控等实际应用中的目标识别和环境感知能力。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 对比学习 跨域交互注意力机制 对比约束损失
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融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测
19
作者 张英俊 甘望阳 +1 位作者 谢斌红 张睿 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期689-696,共8页
针对现有小样本目标检测模型存在的尺度变化问题,支持集与查询集之间的外观变化、遮挡导致的误检与漏检问题,本文提出一种融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测模型.首先,采用ResNet-101网络进行特征提取,同时引入ASPP(Atrous Spatia... 针对现有小样本目标检测模型存在的尺度变化问题,支持集与查询集之间的外观变化、遮挡导致的误检与漏检问题,本文提出一种融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测模型.首先,采用ResNet-101网络进行特征提取,同时引入ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块获取不同的感受野,以捕获目标细节信息的多尺度特征.其次,采用Bi-FPN网络进行多尺度特征融合,获得更具代表性的查询特征与支持特征,有效缓解尺度变化问题.然后,利用提出的注意力引导特征增强模块对查询特征与支持特征进行自身关注,使得它们具有更好的判别能力,由此促进查询特征与支持特征的融合,以更好地应对外观变化和遮挡带来的挑战,从而缓解误检、漏检问题.最后,将分类头与边界框回归头进行解耦,分别对RPN网络基于细粒度查询特征产生的候选区域进行目标分类与目标定位.在PASCAL VOC与MS COCO数据集上的实验结果表明,所提模型的检测性能优于主流的小样本目标检测模型,相较于基线模型DCNet,mAP平均分别提升了3.5%与2.1%. 展开更多
关键词 小样本学习 元学习 目标检测 多尺度特征融合 注意力机制
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基于GAN和多尺度空间注意力的多模态医学图像融合
20
作者 林予松 李孟娅 +1 位作者 李英豪 赵哲 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期1-8,共8页
针对多模态医学图像融合过程中多尺度特征和纹理细节信息丢失的问题,提出一种基于生成对抗网络和多尺度空间注意力的图像融合算法。首先,生成器采用自编码器结构,分别利用编码器和解码器对输入图像进行特征提取、融合和重建,生成融合图... 针对多模态医学图像融合过程中多尺度特征和纹理细节信息丢失的问题,提出一种基于生成对抗网络和多尺度空间注意力的图像融合算法。首先,生成器采用自编码器结构,分别利用编码器和解码器对输入图像进行特征提取、融合和重建,生成融合图像;其次,整个对抗网络框架采用双鉴别器结构,使得生成器生成的融合图像同时保留多个模态图像的显著特征;最后,构建一种多尺度空间注意力作为编码器进行特征提取的基本模块,利用多尺度结构充分捕获并保留源图像的多尺度特征,并且引入空间注意力更好地保留源图像的结构和细节信息。全脑图谱数据库上的实验结果表明:所提算法生成的融合图像不仅纹理细节更为丰富,有助于人类视觉观察,而且在3种不同类型的医学图像融合任务上平均梯度、峰值信噪比、互信息、视觉信息保真度等客观评价指标的平均值分别达到0.3023、20.7207、1.4414、0.6498,与其他先进的算法相比具有一定的优势。 展开更多
关键词 图像融合 多模态医学图像 生成对抗网络 特征金字塔 注意力机制
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