【摘 要】
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本文提出一种自适应感受野卷积神经网络结构，简称ARFN（Adaptive Receptive Field Network）。通过卷积核的自主选择机制来实现感受野的动态调整，更大程度上获取残差网络低层特征的空间信息并与高层特征进行自适应融合，弥补高层特征空间信息不足的缺陷。同时，在残差块中加入一种轻量的新型注意力机制，通过一维空洞卷积实现特征通道间适当的非线性交互，有效地学习各通道特征的权重。相较于
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本文提出一种自适应感受野卷积神经网络结构，简称ARFN（Adaptive Receptive Field Network）。通过卷积核的自主选择机制来实现感受野的动态调整，更大程度上获取残差网络低层特征的空间信息并与高层特征进行自适应融合，弥补高层特征空间信息不足的缺陷。同时，在残差块中加入一种轻量的新型注意力机制，通过一维空洞卷积实现特征通道间适当的非线性交互，有效地学习各通道特征的权重。相较于一些主流的注意力模块而言，在保证性能提升的同时大幅度缩减了参数量。通过在公开数据集上进行图像分类和目标检
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针对红外与可见光图像融合视觉效果不佳，背景细节丢失的问题，提出了一种基于注意力与残差级联的端到端融合网络模型。将源图像输入到生成器网络中，利用层次特征提取模块提取特征，然后使用基于U-net连接的解码器融合层次特征并生成融合图像。再通过生成的图像，将生成器与输入预融合图像的鉴别器进行对抗，利用细节损失函数调整生成器，补充融合图像缺失的信息，得到融合模型。此外，还对鉴别器实施了谱归一化操作来提高GA
本文提出融合卷积通道注意力机制、堆叠通道注意力机制和空间注意力机制的孪生网络跟踪器(ThrAtt-Siam)来提升跟踪性能。ThrAtt-Siam跟踪器以SiameseFC为基础，通过在低卷积层融合卷积通道注意力机制、两个特征图与两个卷积块，加强目标物体特征提取，提高跟踪器对背景特征抗干扰能力和辨别能力；在目标图像分支融合堆叠通道注意力机制与空间注意力机制，其中堆叠通道注意力机制可有效区分有用特征
随着多媒体技术的快速发展，经常遇到高维数据和多视图数据，这些视图描述了数据的不同视角，如何高效地聚类这类数据仍然是一个巨大的挑战。为了解决这一问题，提出了一种新的多视图加权聚类方法—KMFC，该方法首先将每个视图信息与合适的权重进行整合纳入模糊c均值聚类算法，求解多个隶属度矩阵和质心矩阵，接着引入KL信息正则项，进一步修正共识隶属度矩阵。最后对比实验结果表明，所提出的算法KMFC在ACC、NMI等
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