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Global Context Fusion Network for SAR Ship Detection
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作者 Boya Zhang Yong Wang 《Journal of Beijing Institute of Technology》 2025年第6期577-589,共13页
Ship detection in synthetic aperture radar(SAR)image is crucial for marine surveillance and navigation.The application of detection network based on deep learning has achieved a promising result in SAR ship detection.... Ship detection in synthetic aperture radar(SAR)image is crucial for marine surveillance and navigation.The application of detection network based on deep learning has achieved a promising result in SAR ship detection.However,the existing networks encounters challenges due to the complex backgrounds,diverse scales and irregular distribution of ship targets.To address these issues,this article proposes a detection algorithm that integrates global context of the images(GCF-Net).First,we construct a global feature extraction module in the backbone network of GCF-Net,which encodes features along different spatial directions.Then,we incorporate bi-directional feature pyramid network(BiFPN)in the neck network to fuse the multi-scale features selectively.Finally,we design a convolution and transformer mixed(CTM)detection head to obtain contextual information of targets and concentrate network attention on the most informative regions of the images.Experimental results demonstrate that the proposed method achieves more accurate detection of ship targets in SAR images. 展开更多
关键词 synthetic aperture radar(SAR) ship detection global context fusion convolutional neural network feature extraction
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基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割
2
作者 刘伯红 刘磊 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期167-176,共10页
针对实时语义分割算法常用的双分支结构存在空间分支和上下文分支特征融合不充分、多尺度上下文信息提取不全面等问题,提出基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割网络。设计空间-多尺度双向注意力融合模块,使用空间注意力机制... 针对实时语义分割算法常用的双分支结构存在空间分支和上下文分支特征融合不充分、多尺度上下文信息提取不全面等问题,提出基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割网络。设计空间-多尺度双向注意力融合模块,使用空间注意力机制和多尺度特征融合模块实现双分支交互融合,促进空间特征以及语义特征在双分支上的流动;在上下文分支末端设计了串联聚合金字塔池化模块,更精确地捕捉细节信息;聚合空间分支不同阶段特征,增强模型对图像特征的全面理解能力,促进深层特征与浅层特征的深度融合;使用多尺度注意力特征融合模块引导空间分支和上下文分支融合。实验结果表明,构建的网络在Cityscapes数据集上平均交并比(mean intersection over union,MIoU)达到78.0%,推理速度为104.5 Frame/s;在CamVid数据集上,MIoU达到75.9%,推理速度为224.6 Frame/s。 展开更多
关键词 实时语义分割 特征融合 注意力机制 多尺度上下文提取
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高速公路雾天能见度检测的跨尺度特征上下文融合网络
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作者 唐继辉 孙玉宝 +1 位作者 张振东 黄亮 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第1期158-164,201,共8页
高速公路行驶中浓雾以及团雾天气严重影响交通安全。为了降低交通事故发生概率,提出高速公路雾天能见度检测的跨尺度特征上下文融合网络,从单幅监控图像实现能见度的自动分类与预警。该网络通过两个并行支路分别提取高速公路雾天图像的... 高速公路行驶中浓雾以及团雾天气严重影响交通安全。为了降低交通事故发生概率,提出高速公路雾天能见度检测的跨尺度特征上下文融合网络,从单幅监控图像实现能见度的自动分类与预警。该网络通过两个并行支路分别提取高速公路雾天图像的道路整体结构特征与多尺度细节特征,并设计跨尺度特征上下文融合模块,计算尺度间的关联性,将多尺度细节特征与道路整体特征进行自适应融合,提升网络的判别能力。同时构建真实场景雾天图像数据集,图像均来自中国多条高速公路的监控视频。实验结果表明该算法达到最高检测准确性,可为高速公路管理部门的智能化管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 能见度检测 多尺度细节特征 跨尺度特征上下文融合
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基于局部上下文引导特征深度融合的轻量级医学图像分割方法
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作者 任向阳 赵梦媛 +2 位作者 胡微 刘刚琼 毕莹 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期65-71,共7页
现有的基于深度学习的医学图像分割方法,大多是利用大量的训练数据拟合检测网络,以获得优异的检测性能。这些方法往往需要较大的模型参数,导致检测实时性较差。为此,提出了基于局部上下文引导特征深度融合轻量级医学分割网络(local cont... 现有的基于深度学习的医学图像分割方法,大多是利用大量的训练数据拟合检测网络,以获得优异的检测性能。这些方法往往需要较大的模型参数,导致检测实时性较差。为此,提出了基于局部上下文引导特征深度融合轻量级医学分割网络(local context guided feature deep fusion lightweight medical segmentation network,LCGML-net)。LCGML-net通过精确的特征选择与特征融合来减少模型拟合所需的参数数量,从而在保证检测精度的同时实现更小的模型参数。在特征提取阶段和映射阶段,分别通过提取和融合目标的多层次多尺度局部上下文特征来丰富特征表达和精准分割。在STARE、CHASEDB1和KITS19等多个基准数据集上开展的实验证明,与其他方法相比,所提出的LCGML-net具有最佳的检测性能和最小的模型参数。 展开更多
关键词 医学图像分割 神经网络 局部上下文特征 特征深度融合
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Context概念与内涵及其在信息融合中的应用
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作者 赵宗贵 李君灵 王珂 《指挥信息系统与技术》 2012年第2期11-16,86,共7页
阐述了Context的基本概念及其在人类认识世界中的作用,建立了Context敏感周期环,介绍了Context在知识获取中的作用。同时描述了人类认识阶段的划分及Context在各阶段的作用。最后阐述了信息融合与人类认识相对照的诸阶段中,Context的具... 阐述了Context的基本概念及其在人类认识世界中的作用,建立了Context敏感周期环,介绍了Context在知识获取中的作用。同时描述了人类认识阶段的划分及Context在各阶段的作用。最后阐述了信息融合与人类认识相对照的诸阶段中,Context的具体内涵和外延作用。 展开更多
关键词 context context敏感周期环 信息融合 基于知识的系统 态势估计
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三维融合视域下高中英语词汇教学困境破解探究
6
作者 姜静静 《成才之路》 2026年第3期113-116,共4页
高中英语词汇教学面临输入碎片化、语境割裂化与输出单一化的困境,制约学生词汇深度习得与核心素养发展。文章以北师大版高一英语必修一“Unit 2 Sports and Fitnes”为例,提出三维融合破解路径:其一,通过跨单元主题语义场重构实现词汇... 高中英语词汇教学面临输入碎片化、语境割裂化与输出单一化的困境,制约学生词汇深度习得与核心素养发展。文章以北师大版高一英语必修一“Unit 2 Sports and Fitnes”为例,提出三维融合破解路径:其一,通过跨单元主题语义场重构实现词汇聚合输入;其二,运用隐喻识别、跨域映射、文化调适组成的三阶策略促进认知加工;其三,设计控制性、指导性、自主性三级任务链驱动语言产出。 展开更多
关键词 高中英语 词汇教学 三维融合 隐喻认知 主题语境 思维品质
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基于SCE-YOLO网络的遥感小目标检测
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作者 付佳俊 丁胜 +1 位作者 刘小明 李琛 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期235-243,共9页
为解决遥感图像密集小目标检测问题,提出基于YOLOv8n改进的空间上下文强化网络SCE-YOLO。在特征提取和特征融合之间构建一个高效的空间上下文增强模块SCEM来增强模型的局部特征信息和全局空间上下文感知能力;提出CSRC加强对特征的通道... 为解决遥感图像密集小目标检测问题,提出基于YOLOv8n改进的空间上下文强化网络SCE-YOLO。在特征提取和特征融合之间构建一个高效的空间上下文增强模块SCEM来增强模型的局部特征信息和全局空间上下文感知能力;提出CSRC加强对特征的通道和空间的关注度,来设计特征加权融合模块FWFM;使用加权损失函数降低微小目标对IoU的敏感度,提升微小目标的召回率。在自制的数据集RSOD、公共的AI-TOD微小遥感数据集上进行对比实验,实验结果表明,提出的算法在遥感小目标检测上具有良好的性能。 展开更多
关键词 遥感小目标检测 YOLOv8n 空间上下文强化模块 注意力机制 通道空间加权 特征加权融合模块 加权损失函数
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面向复杂背景下烟雾火焰检测的改进YOLOv8s算法 被引量:8
8
作者 马耀名 张鹏飞 谭福生 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期121-130,共10页
针对复杂背景下烟雾火焰目标与背景混淆,导致烟雾火焰检测精度低等问题,提出一种面向复杂背景下烟雾火焰检测的YOLOv8s改进模型。特征通道之间具有高度相似性,为了有效利用跨不同通道间的冗余,提高模型对烟雾火焰目标和背景的区分,设计... 针对复杂背景下烟雾火焰目标与背景混淆,导致烟雾火焰检测精度低等问题,提出一种面向复杂背景下烟雾火焰检测的YOLOv8s改进模型。特征通道之间具有高度相似性,为了有效利用跨不同通道间的冗余,提高模型对烟雾火焰目标和背景的区分,设计了C2fFR(C2f with partial rep conv)轻量级特征提取模块。设计了MCFM(multi-scale context fusion module)多尺度上下文融合模块,来捕捉并利用上下文信息,增强特征的表示。使用Inner-SIoU损失函数,解决边界框不匹配的问题,提高模型对高IoU样本的回归能力。实验结果表明,改进后的YOLOv8s烟雾火焰检测模型相比于基线模型YOLOv8s,mAP@50提升了4.6个百分点,mAP@50:95提升了2.3个百分点,模型参数量降低了18.9%,计算量降低了8.1%,FPS为93帧/s,与其他主流检测算法相比也具有较好的检测性能。 展开更多
关键词 YOLOv8s C2fFR 多尺度上下文融合 Inner-SIoU
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基于尺度交互蒸馏网络的薄壳山核桃品种识别方法 被引量:2
9
作者 赵宁 陈智坤 +3 位作者 杨朋飞 王瑞多 张计育 李永荣 《农业工程学报》 北大核心 2025年第5期209-216,共8页
薄壳山核桃是一种重要的经济坚果,由于品种繁多,对其进行快速科学的鉴定是进行种质资源保护与品种选育的重要基础。为了实现薄壳山核桃品种的快速鉴定,该研究针对品种鉴定提出了基于尺度交互蒸馏网络的薄壳山核桃品种识别方法,通过学习... 薄壳山核桃是一种重要的经济坚果,由于品种繁多,对其进行快速科学的鉴定是进行种质资源保护与品种选育的重要基础。为了实现薄壳山核桃品种的快速鉴定,该研究针对品种鉴定提出了基于尺度交互蒸馏网络的薄壳山核桃品种识别方法,通过学习薄壳山核桃的可判别性特征实现品种鉴定。研究选择波尼等12种薄壳山核桃,建立了9048张实拍图像的品种识别数据集;针对薄壳山核桃图片取样中距离变化导致的目标尺度多样性问题,设计了一种全局-局部特征协同学习方案,用于提取尺度不变特征;与此同时,该研究结合尺度知识蒸馏方案,通过训练提取的不同尺度数据进行预测保证模型训练的有效性。结果表明,通过训练该方法对上述12个品种的薄壳山核桃品种识别准确率均达到了96.98%,显著提高了薄壳山核桃的品种鉴定准确率。该研究开发的薄壳山核桃品种自动识别模型对于未来果实鉴定及产品分选提供了技术手段。 展开更多
关键词 薄壳山核桃 品种鉴定 尺度交互蒸馏 多尺度上下文注意融合 知识蒸馏
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On the Research Methodology of the Thoughts of Marx -- From Historical Restoration to Fusion of Horizons
10
作者 Gao Yanbei 《学术界》 CSSCI 北大核心 2015年第5期264-268,共5页
Through the centurial research upon the thoughts of Marx,there is a turning from historical restoration to fusion of horizons,which is closely related to the research methodology of the thoughts of Marx as well as the... Through the centurial research upon the thoughts of Marx,there is a turning from historical restoration to fusion of horizons,which is closely related to the research methodology of the thoughts of Marx as well as the big change of the academic study,economy and society.To have a better understanding of Marxism,communication between readers and authors,integration of the theory and practice are necessary.Besides,we should distinguish academic study from politics,definition from significance,and genuine knowledge from misunderstanding.Different researchers study Marxism from different aspects and in different historical contexts,thus forming different images of Marx and different understandings of Marxism.Therefore,research upon the thoughts of Marx and Marxism cannot be completed once and for all. 展开更多
关键词 马克思主义 历史 方法论 视界 回归 学术研究 方法学
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基于驾驶上下文感知的驾驶员识别模型
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作者 杨林 张磊 +2 位作者 刘佰龙 梁志贞 张雪飞 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期548-560,共13页
随着隐私保护意识的提升,利用车辆轨迹识别汽车驾驶员已成为车辆数据分析热点。然而,现有模型难以准确捕捉驾驶风格与驾驶上下文之间的关系,导致识别准确率不高。因此,提出基于驾驶上下文感知的驾驶员识别模型CDIM。CDIM利用轨迹数据计... 随着隐私保护意识的提升,利用车辆轨迹识别汽车驾驶员已成为车辆数据分析热点。然而,现有模型难以准确捕捉驾驶风格与驾驶上下文之间的关系,导致识别准确率不高。因此,提出基于驾驶上下文感知的驾驶员识别模型CDIM。CDIM利用轨迹数据计算车辆运动特征,同时通过路网匹配获取出行路线,并设计基于双向Transformer的路段信息嵌入模块,为出行路线中每一段路段生成融合邻接路段特征的嵌入。然后,通过卷积跨模态注意力融合模块结合路段特征与运动特征,实现二者的高效融合。此外,结合外部因素特征,全面捕捉驾驶上下文对驾驶风格的影响。在公开数据集上的实验结果表明,CDIM的识别准确率为68.54%,相较于RM-Driver与Doufu分别提高了8.14%和4.81%,具有更高的驾驶员识别准确率。 展开更多
关键词 驾驶员识别 表示学习 上下文感知 特征融合
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一种双分支特征交互融合的高效红外图像彩色化方法
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作者 陈宇 詹伟达 +2 位作者 蒋一纯 朱德鹏 韩登 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第8期211-222,共12页
针对现有的红外图像彩色化方法在全局特征捕获和计算复杂度方面存在显著局限性的问题,提出了一种双分支特征交互融合的高效红外图像彩色化方法。设计双分支编码器,通过局部特征提取分支获取局部空间上下文信息,确保细粒度特征的捕获,并... 针对现有的红外图像彩色化方法在全局特征捕获和计算复杂度方面存在显著局限性的问题,提出了一种双分支特征交互融合的高效红外图像彩色化方法。设计双分支编码器,通过局部特征提取分支获取局部空间上下文信息,确保细粒度特征的捕获,并通过全局特征提取分支获取全局特征,满足对长程依赖的需求。设计交互融合模块,对两个分支提取到的特征进行有效整合,显著增强了模型的整体性能。在解码器部分提出上下文聚合模块,进一步优化多尺度语义特征的聚合能力,改善了彩色化结果的边缘清晰度和细节表现力。在KAIST和FLIR数据集上进行广泛实验验证,结果表明:与现有方法相比,所提方法在两个数据集上均具有更高的彩色化质量,峰值信噪比分别达到28.645、30.459 dB,结构相似度达到0.507、0.725,均优于对比方法,且有效性和先进性也得到了验证。研究结果可为提升红外图像的可读性与可解释性以及提高夜视与恶劣环境下的观测能力提供参考。 展开更多
关键词 红外图像彩色化 细粒度特征 长程依赖 交互融合 上下文聚合
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基于多模态上下文融合及语义增强的虚假新闻检测
13
作者 郝秀兰 徐稳静 +1 位作者 魏少华 刘权 《中文信息学报》 北大核心 2025年第5期140-149,共10页
深度学习算法在虚假新闻检测关键特征提取方面具有优势,然而,现有的基于深度学习的多模态虚假新闻检测方法仍存在不足之处,例如,从输入的图像与文本中提取特征并进行特征融合时存在融合不充分的问题。针对这一问题,该文提出了一种基于... 深度学习算法在虚假新闻检测关键特征提取方面具有优势,然而,现有的基于深度学习的多模态虚假新闻检测方法仍存在不足之处,例如,从输入的图像与文本中提取特征并进行特征融合时存在融合不充分的问题。针对这一问题,该文提出了一种基于多模态上下文融合及语义增强的虚假新闻检测模型MCEFSE(Multimodal Context based Early Fusion and Semantic Enhancement)。首先,该文利用预训练语言模型BERT对句子进行编码。同时,以Swin Transformer模型作为主要框架,在早期视觉特征编码时引入文本特征,增强语义交互。此外,我们还使用InceptionNetV3作为图像模式分析器。最后,对文本语义、视觉语义和图像模式特征进行细化和融合,得到最终的多模态特征表示。结果显示,MCEFSE模型在微博数据集和微博-21数据集上的准确率分别为0.921和0.932,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 虚假新闻检测 多模态上下文 特征融合 语义增强
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Transforming Cross-Cultural conflicts into Fusion:A Cultural Interpretation of The Joy Luck Club 被引量:1
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作者 李兰兰 周仁惠 《海外英语》 2019年第17期283-284,共2页
People with different cultural backgrounds would inevitably encounter contradictions and conflicts in their communication due to their different values and lifestyles.This paper draws on the research findings of high-... People with different cultural backgrounds would inevitably encounter contradictions and conflicts in their communication due to their different values and lifestyles.This paper draws on the research findings of high-low context and high-low power distance theories to analyze the cultural contradictions and conflicts in The Joy Luck Club.The result shows that mutual respect and understanding are needed in intercultural communication and to achieve cultural fusion,people should absorb new culture on the basis of inheriting their traditional culture. 展开更多
关键词 the JOY LUCK Club Intercultural Communication HIGH and LOW context CULTURES HIGH and LOW Power CULTURES Cultural fusion
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基于改进RT-DETR的原油库指针式仪表检测方法
15
作者 张岩 张林军 +3 位作者 汪靖哲 李新月 张永雪 魏子心 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第6期1352-1362,共11页
针对在原油库较为复杂的环境下,受不同的外界干扰因素的影响和现有硬件设备资源有限的限制,导致仪表定位检测时模型的精度低、计算复杂度高,难以推广应用的问题,提出了一种以RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)为基础网络的原油... 针对在原油库较为复杂的环境下,受不同的外界干扰因素的影响和现有硬件设备资源有限的限制,导致仪表定位检测时模型的精度低、计算复杂度高,难以推广应用的问题,提出了一种以RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)为基础网络的原油库指针式仪表定位方法。首先,引入FasterNet网络对仪表输入图像的部分通道进行特征提取,模型的参数量和计算复杂度明显减小;其次,引入HiLo注意力模块,通过两条路径分别对指针与刻度细节区域和表盘平滑区域进行特征选择,增强了模型对仪表关键特征的提取能力;最后,为了增强多尺度特征融合的能力,充分利用仪表的特征信息,引入基于上下文信息特征融合模块(CGFM:Context-Guide Fusion Module),进一步提升模型的鲁棒性。实验结果表明,仪表的检测精度达到了97.6%,模型的参数量为10.91 MByte,相较于YOLO(You Only Look Once)目标检测模型,具有很大的优势。 展开更多
关键词 指针式仪表 实时目标检测模型 快速神经网络 高低频注意力机制 基于上下文信息的特征融合模块
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MMF-YOLO晶圆模具表面微缺陷检测算法 被引量:1
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作者 冯金秋 燕芳 +1 位作者 杨阳 李海宇 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期132-143,共12页
针对晶圆模具表面微缺陷检测中面临的目标小、尺度变化大、背景复杂、检测精度较低等问题,提出了结合边缘信息聚焦和上下文信息融合扩散的微缺陷检测算法MMF-YOLO。使用边缘信息聚焦模块(edge information focusing module,EIFM)改进原... 针对晶圆模具表面微缺陷检测中面临的目标小、尺度变化大、背景复杂、检测精度较低等问题,提出了结合边缘信息聚焦和上下文信息融合扩散的微缺陷检测算法MMF-YOLO。使用边缘信息聚焦模块(edge information focusing module,EIFM)改进原网络中的C3k2,从多尺度边缘信息中选择与目标高度相关的关键特征。使用上下文信息融合扩散金字塔网络(context-fusion diffusion pyramid network,CFD-PN)结构,对颈部网络进行优化,通过提取各层次网络中特征在空间分辨率和语义信息上的不同表征,减少信息融合过程中特征的混淆和丢失。同时,引入ADown(adaptive down-sampling module)下采样模块,优化了卷积层中的参数数量和计算冗余,以减少模型的复杂度。使用特征尺度缩放检测头(feature scale-aware detection head,FSDH),通过使用共享卷积,减少网络储存开销。实验结果表明,MMF-YOLO算法相较于基线YOLOv11n,在晶圆模具表面微缺陷数据集上,mAP@0.5提升了6.93个百分点,更适用于晶圆模具表面微缺陷检测任务和嵌入式平台部署与推理。 展开更多
关键词 机器视觉 微缺陷检测 边缘信息增强 上下文融合扩散金字塔 YOLOv11
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基于上下文信息融合的改进Vovnet遥感目标检测算法 被引量:1
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作者 张照珩 刘云清 +1 位作者 颜飞 张琼 《电光与控制》 北大核心 2025年第4期37-43,共7页
针对遥感图像目标检测面临目标分布密集、背景复杂、小目标众多等问题,在Vovnet算法的基础上进行改进,在特征提取主干网络中加入CoT全局特征提取模块,协同跨视角的特征提取,在多个尺度上保留了感受野的视角信息,以结合不同尺度目标的上... 针对遥感图像目标检测面临目标分布密集、背景复杂、小目标众多等问题,在Vovnet算法的基础上进行改进,在特征提取主干网络中加入CoT全局特征提取模块,协同跨视角的特征提取,在多个尺度上保留了感受野的视角信息,以结合不同尺度目标的上下文信息并增强视觉表示;同时在FPN的基础上设计了上下文信息融合模块MSSFPN,建立在深层特征图上,在尺度维度对图像特征进行融合以增强目标的特征表示;引入深度超参数化卷积层进行预测,对每个通道的特征图使用独立的权重,使网络适应不同尺度所提取的图像特征,以提高检测精度。改进的算法在公开的Visdrone数据集中的目标检测平均精度均值(mAP)相较于原始Vovnet算法提升6.80个百分点,同样优于其他目标检测算法。实验结果进一步验证了所改进算法在遥感图像目标检测方面的高精度和有效性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 Vovnet 上下文信息融合 自注意力
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基于改进TransUNet的肺部图像分割
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作者 石勇涛 邱康齐 +1 位作者 柳迪 杜威 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期27-36,共10页
语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度... 语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度边缘特征融合的神经网络(MSB-AffTransU2Net)用于肺部图像的分割。首先,替换了TransUNet中的编解码器,采用U2-Net的RSU模块来增强特征提取的性能;然后,使用注意力特征融合机制替换原本的Concat方法,以减少模型参数并且提升特征的融合效果;接着,加入了多尺度特征提取器以及边界引导的上下文聚合模块,以融合提取更加精确的肺部边缘特征;最后,为优化模型损失函数,采纳了Dice损失与交叉熵损失,创建了一个新颖的损失函数。在COVID-19 Radiography Database的COVID类数据集上验证了所提算法的有效性。实验结果证明,MSB-AffTransU2Net在COVID数据集上的前景交并比(pIoU)和平均准确率(mAcc)与TransUNet算法相比,分别提高了3.03%和0.72%,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 COVID-19 肺部图像分割 TransUNet 边缘特征 边界引导的上下文聚合模块 注意力特征融合
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顾及小目标特征的无人机影像人员检测方法 被引量:1
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作者 谢亚坤 陈铭臻 +4 位作者 赵耀纪 李雨霏 涂佳星 朱军 朱庆 《武汉大学学报(信息科学版)》 北大核心 2025年第6期1077-1087,共11页
利用无人机影像进行人员检测在应急救援与社会安全中具有重要意义,然而无人机影像中的人员目标较小且背景复杂,导致人员检测精度较低。为解决这一问题,提出了一种顾及小目标特征的无人机影像人员检测网络。首先,在特征提取阶段使用空间... 利用无人机影像进行人员检测在应急救援与社会安全中具有重要意义,然而无人机影像中的人员目标较小且背景复杂,导致人员检测精度较低。为解决这一问题,提出了一种顾及小目标特征的无人机影像人员检测网络。首先,在特征提取阶段使用空间深度转换卷积代替下采样层,减少特征提取过程中的小目标特征丢失;然后,设计选择性特征融合模块,以深层特征权重引导获取浅层特征图中的重点区域,减轻低层特征中的背景噪声干扰;最后,建立上下文感知模块,综合多类型上下文信息,提高网络对于小目标人员的判别能力。为验证方法的有效性,在公开数据集上进行实验分析,结果表明,所提方法的平均准确率为68.9%,准确率为75.5%,召回率为67.7%,相较于经典的目标检测算法分别提升了3.1%~29.5%、0.9%~8.6%、1.0%~57.9%,表明所提方法具有较高的精度。此外,通过对不同场景、不同天气下的无人机影像进行测试,进一步证明了所提方法的泛化性与适用性。 展开更多
关键词 无人机影像 小目标 人员检测 选择性特征融合 上下文感知
原文传递
融合多视图特征的放射学报告生成 被引量:1
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作者 欧佳乐 昝红英 +2 位作者 张坤丽 师相龙 马玉团 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期320-330,共11页
放射学报告生成涉及从多源图像中提取特征并将其转化为文本描述。当前的研究面临着多视图和不同长度报告的挑战,导致生成的临床报告准确性不足和语义不连贯。针对这些问题,提出了一种融合多视图特征的方法,通过从原始图像中进行多次局... 放射学报告生成涉及从多源图像中提取特征并将其转化为文本描述。当前的研究面临着多视图和不同长度报告的挑战,导致生成的临床报告准确性不足和语义不连贯。针对这些问题,提出了一种融合多视图特征的方法,通过从原始图像中进行多次局部特征提取和细粒度融合减少了信息丢失。通过标注工具获得并嵌入全局上下文表示,让模型在训练时使用更具概括性的文本,以获得更为流畅的描述。在IU X-Ray和MIMIC-CXR两个数据集上的实验表明,该方法在R2Gen模型上的应用使生成报告的质量得分平均提升了2.96个百分点。此外在自行构建的中文肺部CT报告数据集上进行了影像报告到诊断结论的生成实验,表现了该方法的通用性。 展开更多
关键词 放射学报告生成 多视图 细粒度融合 全局上下文
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