武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室, 武汉 430000
针对遥感地物图像具有背景复杂且种类众多的特点, 利用传统算法进行分割会导致边缘模糊、信息丢失及分割精度低的问题, 提出了一种基于改进DeepLabV3+网络的语义分割算法。首先, 在主干网络中引入改进后的特征提取网络CHRNet; 其次, 使用非下采样轮廓波变换(NSCT)算法重构空洞空间金字塔池化(ASPP)模块中的全局池化操作; 最后, 在模型编码和解码阶段添加无参数的注意力机制SimAM, 加强模块间的特征传递, 提高特征利用率。实验表明, 在PASCAL VOC2012和WHDLD数据集上, 改进算法的平均交并比(MIoU)分别达到了81.56%和64.2%, 较原有算法分别提升了约4.61和2.8个百分点, 改进算法在保证分割速率的同时, 提升了分割精度。
遥感图像 非下采样轮廓波变换 空洞空间金字塔池化 注意力机制 remote sensing image DeepLabV3+ DeepLabV3+ Non-Subsampled Contourlet Transform Atrous Spatial Pyramid Pooling attention mechanism
1 天津大学微电子学院，天津 300072
2 天津大学智能与计算学部，天津 300072
3 天津市成像与感知微电子技术重点实验室，天津 300072
针对无人机航摄图像中目标尺寸差异大导致的感受野难以同时兼顾不同尺寸物体分割效果的问题，提出了利用两路分支分别提取浅层和深层信息的双路特征融合网络（DSFA-Net）。在编码器中，浅层分支利用三个串行ConvNeXt模块提取高通道数的浅层特征以保留更多空间细节；深层分支利用坐标注意力空洞空间金字塔池化（CA-ASPP）模块为特征图重新分配权重，使网络更加关注尺寸各异的分割目标，获得深层多尺度特征。在解码过程中，网络利用双边引导融合模块为两层特征建立通信以进行分辨率融合，提高层级特征的利用率。所提方法在AeroScapes和Semantic Drone航摄图像数据集上进行了实验，其平均交并比分别达到83.16%和72.09%、平均像素准确率分别达到90.75%和80.34%。与主流的语义分割方法相比，所提方法对于具有较大尺寸差异的目标，分割能力更强，更适用于无人机航摄图像场景下的语义分割任务。
语义分割 特征融合 双路网络 坐标注意力空洞空间金字塔池化 多尺度特征提取 激光与光电子学进展
2023, 60(24): 2428005
1 河北工程大学 数理科学与工程学院, 河北 邯郸 056038
2 河北博夏光电信息科技有限公司, 河北 邯郸 056000
3 计算光学成像与光电检测技术创新中心, 河北 邯郸 056038
数字全息显微术能够测量定量光场信息, 但全息相位重建通常需要经过频谱滤波、模拟衍射、相位展开、畸变补偿等步骤, 且在滤波时人工选取滤波窗口的尺寸误差会很大程度上影响成像质量。提出了一种基于改进DeepLabV3+网络的一步数字全息相位重建方法, 在DeepLabV3+网络的基础上引入MobileNetV2结构进行改进。使用MobileNetV2提取全息图特征; 通过空洞空间金字塔池融合多尺度特征; 采用双线性插值的方法进行上采样, 以得到高精度的定量相位重建结果。实验结果表明, 与使用PhaseNet重建相比, 方法在结构相似性指数上提高了6.5%, 能够准确高效地实现数字全息高精度定量相位重建。
数字全息 相位重建 空洞空间金字塔池 深度学习 digital holography phase reconstruction atrous spatial pyramid pooling deep learning
1 南京信息工程大学电子与信息工程学院，江苏 南京 210044
2 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，江苏 南京 210044
地铁场景行人目标存在大小不一、不同程度遮挡以及环境过暗导致目标模糊等问题，很大程度影响了行人目标检测的准确性。针对上述问题，本研究提出了一种改进YOLOv5s目标检测算法以增强地铁场景行人目标检测的效果。构建地铁场景行人数据集，标注对应标签，进行数据预处理操作。本研究在特征提取模块中加入深度残差收缩网络，将残差网络、注意力机制和软阈值化函数相结合以增强有用特征信道，削弱冗余特征信道；利用改进空洞空间金字塔池化模块，在不丢失图像信息的前提下获得多尺度、多感受野的融合特征，有效捕获图像全局上下文信息；设计了一种改进非极大值抑制算法，对目标预测框进行后处理，保留检测目标最优预测框。实验结果表明：提出的改进YOLOv5s算法能有效提高地铁场景行人目标检测的精度，尤其对小行人目标和密集行人目标的检测，效果提升更为显著。
行人目标检测 YOLOv5s 注意力机制 改进空洞空间金字塔池化 激光与光电子学进展
2023, 60(6): 0610013
1 湖北工业大学电气与电子工程学院，湖北 武汉 430064
2 新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心，湖北 武汉 430064
针对输电线路绝缘子缺陷检测准确率低和检测速度慢的问题，提出了一种基于多尺度特征编码和双重注意力融合的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先，为了使检测模型适应缺陷绝缘子特征尺度的多样性，编码网络采用Res2Net50提取更细粒度的特征，并在之后嵌入空洞空间金字塔池化模块实现多个尺度捕捉绝缘子及其缺陷的特征；其次，为了减少解码网络中特征信息的缺失，将主干网络的不同层特征与efficient channel attention注意力模块串联，并分别与经过squeeze and excitation注意力模块的各反卷积特征相加形成双重注意力融合。实验结果表明，所提方法的均值平均精度值约为95.35%，每秒传输帧数约为65.95，与其他方法相比，该方法对无人机绝缘子缺陷的准确检测具有一定的参考价值。
图像处理 绝缘子缺陷检测 空洞空间金字塔池化 多尺度特征编码 双重注意力融合 激光与光电子学进展
2022, 59(24): 2410008
由于深度学习中语义分割模型参数量较大且算法耗时较长，不适合部署到移动端，针对此问题，提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的轻量级语义分割算法。首先，采用MobileNetv3代替原DeepLabv3+语义分割模型特征提取骨干网络以降低模型复杂度，加快模型运行速度；其次，将空洞空间金字塔池化模块中的标准卷积替换为深度可分离卷积，提高模型训练效率；最后，引入注意力机制模块和组归一化方法，提升分割精度。所提分割算法在语义分割数据集Cityscapes验证集上的平均交并比（mIoU）达到72.94%。实验结果表明，与常见分割算法SegNet、Fast-SCNN、ENet等相比，所提算法在减少模型参数量的同时提高了分割效果。
图像处理 DeepLabv3+模型 MobileNetv3 轻量级 空洞空间金字塔池化 激光与光电子学进展
2022, 59(4): 0410015
1 西安建筑科技大学管理学院, 陕西 西安 710055
2 西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室, 陕西 西安 710055
3 西安建筑科技大学资源工程学院, 陕西 西安 710055
针对无人机获取的露天矿影像道路提取过程中道路边界信息丢失和路网提取不准确问题,提出一种基于改进DeepLabv3+网络的露天矿路网提取方法。利用Retinex算法对原始图像进行降噪预处理,得到色彩和光照均衡的数据集;并针对道路区域与背景所占像素比例相差较大的特点,使用占比加权的方法解决了网络训练中正负样本严重不平衡的问题;最后在原始DeepLabv3+模型的基础上构建具有不同空洞速率的密集连接ASPP模块来优化所提取的露天矿道路网络,扩大道路特征点的感受野,提高多尺度特征的覆盖范围。实验结果表明,该语义分割方法的效果优于原DeepLabv3+算法,平均交并比达到79.27%,能够在大范围内准确地提取道路目标,可应用于露天矿区主干路网的提取。
遥感 露天矿 路网提取 DeepLabv3+ 空洞空间金字塔池化 激光与光电子学进展
2021, 58(22): 2228005
