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注意力引导的多尺度红外行人车辆实时检测 被引量：1
1
作者 张印辉 计凯 +1 位作者 何自芬 陈光晨 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期229-239,共11页
红外成像技术通过捕捉目标热辐射特征进行成像,能实现复杂道路场景下的目标监测和道路冗杂信息滤除。针对红外行人和车辆目标检测模型参数量大、依赖高性能GPU资源和检测速度慢等问题,提出了一种注意力引导的多尺度红外行人车辆实时检... 红外成像技术通过捕捉目标热辐射特征进行成像,能实现复杂道路场景下的目标监测和道路冗杂信息滤除。针对红外行人和车辆目标检测模型参数量大、依赖高性能GPU资源和检测速度慢等问题,提出了一种注意力引导的多尺度红外行人车辆实时检测模型。首先,为精确匹配校准红外行人和车辆目标尺度与锚框尺寸,利用K-Means++算法对红外行人和车辆目标尺度进行先验框预置参数重聚类生成,并设计128×128精细尺度检测层;其次,设计注意力引导广域特征提取模块增强模型特征提取能力和空间及通道信息聚焦能力;随后,构建跨空间感知模块引入空间信息感知,强化不同尺度空间下的目标的特征表达能力;最后,针对资源受限设备,通过4倍通道剪枝方法降低模型参数量,增强移动端算法部署适应性。实验结果表明:所提IRDet算法与基准方法相比,模型平均检测精度提升4.3%,达到87.4%,模型权重值压缩60.4%,降至5.7 MB。 展开更多
关键词 红外交通检测 先验框匹配 注意力引导 跨空间感知 模型剪枝
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基于注意力网络尺度特征融合的遥感场景分类
2
作者 帖军 肖鹏飞 +2 位作者 郑禄 马海荣 彭丹 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第4期474-484,共11页
针对遥感数据集存在的类内差异性大和类间相似性高的特点导致遥感场景分类准确率不高的问题,提出了一种基于注意力网络尺度特征融合(MSA-CNN)的遥感影像场景分类模型.将遥感图像经过尺度变换操作输入到VGG-16网络提取遥感影像的多尺度特... 针对遥感数据集存在的类内差异性大和类间相似性高的特点导致遥感场景分类准确率不高的问题,提出了一种基于注意力网络尺度特征融合(MSA-CNN)的遥感影像场景分类模型.将遥感图像经过尺度变换操作输入到VGG-16网络提取遥感影像的多尺度特征,使用多选框注意力模型(MS-APN)提取图像多尺度下的目标区域,对目标区域进行剪切和放大并输入到三层网络结构中.融合原始影像的多尺度特征和目标区域的特征,并且利用LBP对全局特征表达,克服遥感图像因拍摄角度不同带来的差异性.将融合的多尺度特征输入到网络全连接层来完成最终的分类预测任务.实验结果显示:MSA-CNN平均分类精度较注意循环卷积网络(ARCNet)和传统细粒度循环注意力网络(RA-CNN)在NWPU-RESISC45公开数据集上分别提升1.63%和2.66%,在UC Merced Land-Use公开数据集上较RA-CNN提升0.64%.结果表明:提出的MSA-CNN能够有效提高遥感图像场景分类的准确率. 展开更多
关键词 遥感图像 场景分类 多尺度特征 多选框注意力模型 LBP特征融合
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基于旋转框与位置注意力的无人机影像目标检测方法
3
作者 黄雪亭 燕立爽 +1 位作者 卞磊 樊秋茸 《测绘技术装备》 2024年第3期52-57,共6页
针对无人机影像背景复杂、地面目标尺寸跨度较大且角度各异等问题,本文提出了一种基于YOLOv5模型与带有旋转角度的目标框(OBB)损失函数的无人机影像目标检测方法。首先,在主干网络中加入位置注意力模块(PAM),让模型更专注于学习正样本... 针对无人机影像背景复杂、地面目标尺寸跨度较大且角度各异等问题,本文提出了一种基于YOLOv5模型与带有旋转角度的目标框(OBB)损失函数的无人机影像目标检测方法。首先,在主干网络中加入位置注意力模块(PAM),让模型更专注于学习正样本的纹理特征;其次,在特征增强网络中输出更大尺寸特征图,进一步增强对小目标的检测能力;再次,为更精准检出多角度目标,在输出端引入旋转框定位损失函数;最后,为增加样本数量并扩充训练集多样性,对训练集进行了增广处理。试验结果表明,基于旋转框与位置注意力模型(PAM-OBB-YOLOv5)在平均精度均值(mAP)上较YOLOv5模型提高了8.3%,在多种复杂环境中表现出良好的泛化能力,且该模型每秒检测影像帧数(FPS)达到32帧,能进行实时级检测结果输出。 展开更多
关键词 无人机影像 目标检测 YOLOv5模型 位置注意力模块 旋转框
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结合注意力机制和特征融合的小目标检测方法 被引量：2
4
作者 王伟 万晓刚 《西安工程大学学报》 CAS 2022年第6期115-123,共9页
图像中的小目标物体所占像素较少,存在特征难以提取,容易出现漏检的问题,在单次多框检测器(single shot multi-box detector, SSD)模型基础上,提出了一种结合注意力机制和特征融合的小目标检测方法。首先,采用ResNet50网络作为特征提取... 图像中的小目标物体所占像素较少,存在特征难以提取,容易出现漏检的问题,在单次多框检测器(single shot multi-box detector, SSD)模型基础上,提出了一种结合注意力机制和特征融合的小目标检测方法。首先,采用ResNet50网络作为特征提取骨干网络,解决原网络梯度相关性衰减导致特征提取能力不足的问题;然后,在低层特征提取层中加入注意力机制模块,通过抑制无关信息,提高网络对低层特征的学习能力;最后,将低层特征与高层语义信息进行级联融合,充分利用不同特征图之间的关联信息。实验结果表明:改进模型对小目标物体检测平均精度均值达到51.1%,比改进前提高了9.3%,有效提高了小目标物体的检测精度。 展开更多
关键词 小目标检测 注意力机制 特征融合 单次多框检测器(SSD)模型 ResNet50网络
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基于盒注意力机制和Transformer的人脸微表情识别方法 被引量：2
5
作者 唐梦瑶 黄江涛 《人工智能科学与工程》 2023年第9期57-67,共11页
微表情是一种细微的能够体现人真实心理活动的面部运动,通常与真实情感直接相关,应用前景广阔。但由于微表情持续时间短暂、表情幅度低和特征难以提取等特点,因此其识别准确率较低。针对该问题,提出了基于盒注意力机制和Transformer的... 微表情是一种细微的能够体现人真实心理活动的面部运动,通常与真实情感直接相关,应用前景广阔。但由于微表情持续时间短暂、表情幅度低和特征难以提取等特点,因此其识别准确率较低。针对该问题,提出了基于盒注意力机制和Transformer的人脸微表情识别模型(visiontransformerbasedonbox-attention,ViT-Box)。该模型首先对人脸面部进行特征提取,利用盒注意力机制获得自适应的面部微表情关键区域:左眉眼、右眉眼和嘴巴;然后对非关键区域进行掩码遮盖,避免微表情无关信息干扰;最后基于VisionTransformer网络实现人脸微表情识别。ViT-Box模型在微宏表情仓库(MMEW)数据集上取得了98.68%的平均准确率,实验结果表明该模型在微表情识别上能够获得优秀的识别效果。同时通过消融实验验证了ViT-Box模型的有效性。 展开更多
关键词 微表情识别 盒注意力机制 目标检测 视觉Transformer 关键区域提取 人脸掩码 YOLOv5模型 多层感知机
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哌甲酯缓释片对注意缺陷多动障碍大鼠的干预作用及其机制 被引量：5
6
作者 张天睿 严素玉 +4 位作者 杨爱玲 马丹 宋敬怡 程龙 张硕峰 《中国临床药学杂志》 CAS 2018年第4期244-248,共5页
目的观察哌甲酯缓释片对注意缺陷多动障碍(ADHD)模型大鼠行为的干预作用并分析其作用机制。方法采用自发性高血压大鼠(SHR)作为ADHD模型大鼠,采用哌甲酯缓释片(6. 75、3. 375 mg·kg-1)灌胃给药17 d。以敞箱实验、3-箱社交趋避测试... 目的观察哌甲酯缓释片对注意缺陷多动障碍(ADHD)模型大鼠行为的干预作用并分析其作用机制。方法采用自发性高血压大鼠(SHR)作为ADHD模型大鼠,采用哌甲酯缓释片(6. 75、3. 375 mg·kg-1)灌胃给药17 d。以敞箱实验、3-箱社交趋避测试作为行为学指标,以PCR和Western blot方法检测大鼠大脑前额叶和纹状体中多巴胺受体mRNA和受体蛋白含量为机制分析指标。结果哌甲酯缓释片6. 75 mg·kg-1可明显改善大鼠的行为异常(与模型组相比,P <0. 05),并显著提高大鼠纹状体和前额叶中多巴胺D1受体(DRD1)和多巴胺D2受体(DRD2)蛋白及相应mRNA的表达(与模型组相比,P <0. 01);哌甲酯缓释片3. 375 mg·kg-1能改善部分ADHD模型大鼠的异常行为,能够显著提高大鼠前额叶中DRD1和DRD2蛋白及相应mRNA的表达(与模型组相比,P <0. 01)。结论哌甲酯缓释片能够明显改善ADHD模型大鼠的ADHD症状,其作用机制与改善多巴胺神经功能有关。 展开更多
关键词 哌甲酯缓释片 ADHD模型大鼠 敞箱实验 3-箱社交趋避测试 多巴胺受体
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