基于通道注意力机制的RGB-D图像的语义分割网络

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简介：
本研究提出了一种结合通道注意力机制的RGB-D图像语义分割网络，旨在提升深度和彩色信息融合效果，增强小目标识别精度。针对RGB-D图像的语义分割问题，本段落提出了一种结合通道注意力机制的RefineNet网络。考虑到网络特征图中各个通道的重要性不同，将通道注意力机制分别引入基本RefineNet的编码器和解码器模块，以增强对重要特征的学习和关注；同时，使用focal loss函数替代传统的交叉熵损失函数来处理多类语义分割任务中的类别数量不平衡及难分样本问题。实验结果表明，在SUNRGBD和NYUv2数据集上，本段落网络在保持相近的参数量和计算量的同时，显著提高了分割精度，其mIOU分别达到45.7%和49.4%，优于最新的主流语义分割网络如Depth-aware、RDFNet 和Refinenet。

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基于通道注意力机制的RGB-D图像的语义分割网络

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本研究提出了一种结合通道注意力机制的RGB-D图像语义分割网络，旨在提升深度和彩色信息融合效果，增强小目标识别精度。针对RGB-D图像的语义分割问题，本段落提出了一种结合通道注意力机制的RefineNet网络。考虑到网络特征图中各个通道的重要性不同，将通道注意力机制分别引入基本RefineNet的编码器和解码器模块，以增强对重要特征的学习和关注；同时，使用focal loss函数替代传统的交叉熵损失函数来处理多类语义分割任务中的类别数量不平衡及难分样本问题。实验结果表明，在SUNRGBD和NYUv2数据集上，本段落网络在保持相近的参数量和计算量的同时，显著提高了分割精度，其mIOU分别达到45.7%和49.4%，优于最新的主流语义分割网络如Depth-aware、RDFNet 和Refinenet。

基于注意力机制的遥感图像分割方法模型

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本研究提出了一种采用注意力机制的新型遥感图像分割模型，有效提升了复杂场景下的目标识别精度与分割质量。针对遥感图像目标密集、尺度各异以及存在遮挡等问题，提出了一种基于注意力机制的分割模型来实现目标分割任务。该模型在深度图像分割的基础上进行了改进，在高低层特征融合之前引入了通道注意力机制对低层特征进行加权处理，以增强目标特征并抑制背景信息，从而提高信息融合效率。为了进一步提升模型对于目标特征的响应能力，在解码阶段采用了位置注意力机制来处理最后的特征图。最终将经过加权融合后的特征图上采样至原始图像大小，并预测每个像素所属类别。在两个遥感道路数据集上的实验结果表明，该方法相较于其他相关模型具有显著优势，能够有效应用于复杂的遥感影像目标分割任务中，特别是在提取遥感影像中的道路信息方面表现出色。

图像的语义分割网络：SegNet

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SegNet是一种用于图像语义分割的深度学习模型，通过编码器-解码器架构实现像素级分类，无需全连接层和上采样技巧，有效保留空间细节信息。 SegNet网络的论文由Badrinarayanan V, Kendall A 和 Cipolla R撰写，并发表在《IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence》期刊上。这项工作基于美国加州大学伯克利分校的研究，提出了一个端到端的全卷积网络用于语义分割任务。该研究中构建了一个深度编码-解码架构，在这个结构里重新利用了ImageNet预训练模型，并通过反卷积层进行上采样操作。此外，还引入了跳跃连接以改善像素定位精度较低的问题。

改进的SwinTransformer图像分类网络：引入CPCA通道先验卷积注意力机制

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本文提出了一种改进的Swin Transformer模型，通过引入CPCA（Channel Prior Convolution Attention）机制来增强通道间的相互作用，显著提升了图像分类任务中的性能。随着人工智能与深度学习技术的不断发展，图像分类作为其核心技术之一，在众多领域得到了广泛应用。SwinTransformer是一种基于Transformer架构设计的图像处理模型，借鉴了自然语言处理领域的Transformer模型，并针对视觉任务进行了优化改进。传统的CNN（卷积神经网络）虽然在多个基准测试中取得了显著成果，但SwinTransformer通过引入层次化的Transformer结构进一步提升了对图像特征提取和理解的能力。尽管SwinTransformer具有强大的特性表达能力，但仍存在可提升的空间。CPCA（Channel Prior Convolutional Attention），即通道先验卷积注意力机制，则是为了应对图像分类过程中不同特征通道间信息交互不足的问题而设计的解决方案。具体来说，通过引入CPCA机制可以增强模型对重要通道特征的关注度，从而提高分类性能。在SwinTransformer中集成CPCA机制主要涉及以下改进：每个Transformer层之前增设了一个CPCA层。这一新增加的部分专注于捕捉不同通道之间的相互作用，并且能够引导网络更加关注包含关键信息的特征通道。具体而言，CPCA的工作原理在于设计了一种特殊的卷积核，在训练过程中这些特殊卷积核动态调整以学习到各个通道间的依赖关系。通过这种方式，模型可以自适应地识别并重视那些对分类任务至关重要的特征。此外，引入了CPCA机制之后的SwinTransformer能够更好地感知图像中的细节信息，并且在处理数据时不仅考虑局部像素的信息还能有效利用全局上下文信息。这有助于抑制无用特征的影响，提高分类准确率和模型鲁棒性。更重要的是，这种改进还有助于缓解过拟合问题，在学习过程中使模型更倾向于提取具有代表性的关键特征而非过度适应训练集中的噪声数据。总之，通过加入CPCA通道先验卷积注意力机制，SwinTransformer不仅增强了对图像特征的理解与使用效率，并且在处理复杂分类任务时表现出更高的精度和效率。未来结合了Transformer结构及其特定的注意力机制的模型有望在包括但不限于图像识别、目标检测等多个视觉任务中发挥更大的作用。

基于自注意力机制的深度网络图像超分辨率重建方法

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本研究提出了一种基于自注意力机制的深度学习算法，用于提升图像超分辨率重建的效果和速度，为高清晰度图像处理提供了新思路。为了应对现有图像超分辨率重建方法在细节恢复不足及层次感欠缺的问题，本段落提出了一种基于自注意力深度网络的创新解决方案。该方案以深度神经网络为核心技术手段，通过提取低分辨率图像中的特征，并建立从这些低分辨特征到高分辨率图像特征之间的非线性映射关系来实现超分辨率重建。在这一过程中，引入了自注意力机制用于捕捉整个图像中像素间的依赖关系，利用全局信息指导和增强重建效果。此外，在训练深度神经网络时采用了两种损失函数：一种是基于像素级别的误差计算方法；另一种则是感知损失（即通过模拟人类视觉系统的感受器来评估图像质量的差异），以此强化模型对细微特征细节恢复的能力。实验结果表明，在三个不同类型的数据集上进行对比测试后，所提出的方法能够显著提高超分辨率重建后的图像在细节再现方面的表现，并且生成的结果具有更好的视觉效果。

基于注意力机制的CNN图像去噪方法（神经网络，2020年）

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本研究提出了一种结合注意力机制与卷积神经网络(CNN)的新型图像去噪方法，发表于《神经网络》期刊(2020年)，有效提升了图像恢复质量。田春伟、徐永、李作勇、左望萌、费伦和刘宏在2020年发布了一篇关于图像降噪的论文《Atent-guided CNN for 图像降噪（ADNet）》，该论文被发表于神经网络期刊上，并使用Pytorch实现。这篇论文是首次通过深度网络属性解决复杂背景图像降噪问题的研究。摘要指出，深度卷积神经网络(CNN)在低级计算机视觉领域引起了广泛的关注。研究通常致力于利用非常深的CNN来提高性能，但随着深度增加，浅层对深层的影响会逐渐减弱。基于这一现象，我们提出了一种注意力导向去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块(SB)，特征增强块(FEB)，注意块(AB)和重构块(RB)。具体来说，SB通过结合膨胀卷积和普通卷积来去除噪声，在性能与效率之间取得平衡。FEB整合了全局及局部的特征信息，以进一步提升去噪效果。

基于残差注意力网络的图像分类复现代码

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本项目旨在复现基于残差注意力网络的图像分类模型。通过改进的传统残差网络架构，引入了自适应感受野调整机制，显著提升了对复杂图像特征的学习能力与分类准确度。代码开源，便于研究和应用。该模型的设计理念是利用注意力机制，在普通ResNet网络的基础上增加侧分支。这些侧分支通过一系列卷积和池化操作逐步提取高层特征，并扩大了模型的感受野。之前已经提到，高层特征的激活位置可以反映注意力区域。然后对具有注意力特性的特征图进行上采样处理，使其大小恢复到原始特征图的尺寸，从而将注意力映射到原图像的每一个位置上。这一过程产生的特征图称为注意力图，并通过逐元素乘法操作与原来的特征图相结合，起到了权重分配的作用：增强有意义的信息，抑制无意义的部分。