通道注意力机制相关论文
考虑原始图像（RAW图像）中的噪声未经过相机ISP的复杂非线性映射， 更加容易建模， 提出基于RAW域对低光照图像进行质量增强， 以获得清晰的......
遥感图像分割在自然资源管理、灾害检测和城市规划等诸多领域应用广泛。针对遥感图像分割任务,现有的卷积神经网络大多聚焦于挖掘......
为了解决铝合金的擦花、喷流、脏点三类表面缺陷检测时，YOLOv4-tiny模型原有目标先验框对缺陷目标尺寸不敏感、缺陷检测精确度低等......
针对红外图像存在细节纹理特征差、对比度低、目标检测效果差等问题，基于YOLOv4架构提出了一种融合通道注意力机制的多尺度红外目标......
滚动轴承是现代旋转设备中最核心的零部件之一,其故障易导致严重的经济损失甚至技术人员伤亡。因此,对轴承健康状态进行故障诊断是......
在机械制造、智能交通等工业领域,轴承等典型功能元件长期处于高温、变速、大负荷等恶劣的工作环境中,极易出现各类故障,对典型元......
针对传统的恶意代码检测方法存在成本过高和检测结果不稳定等问题，提出一种基于深度可分离卷积的多神经网络恶意代码检测模型。该模......
针对边缘设备计算和存储能力差的特点,本文对传统YOLOv5模型中用于特征提取的主干网络CSPDarkNet53进行轻量化处理,提出了一种轻量......
针对传统深度学习方法没有充分利用轴承信号的时序特点,以及难以处理动态数据的问题,提出一种基于改进卷积双向门控循环神经网络的......
新冠疫情肆虐以来,国家的经济发展和人民的日常生活都受到了巨大影响,为防止疫情传播,公共场所佩戴口罩应作为常态化疫情防控的必......
针对目前图像去雾方法中存在的输出图像色彩偏暗、场景信息丢失以及去雾不彻底等问题，提出了一种基于注意力机制的端到端图像去雾方......
综采工作面煤岩识别是实现煤矿智能化无人开采的关键技术。目前，基于图像的煤岩识别研究主要是对煤岩进行分类识别，对煤岩复杂混合层......
目前,随着肺癌患病人数以及死亡人数的急剧增加,人们越来越关注肺部的检查结果。而肺结节则是肺癌早期的一大明显症状,虽然可以通......
茶叶病虫害是制约茶叶产业发展的重要因素,一直备受茶农关注。目前随着网络的发展,出现了大量和茶叶病虫害相关的无结构化或半结构......
近几年的研究表明视觉注意力机制是提升深层卷积神经网络性能的有效途径.然而,现有的视觉注意力方法更多地致力于建模所有卷积通道......
甲状腺结节性疾病的发病率逐年升高,是目前最常见的结节性疾病之一,正确的诊断出甲状腺超声图像的良恶性尤为重要。在临床诊断中,......
不同噪声在频谱上具有不同的特性,为了解决卷积神经网络对含有不同噪声的语音降噪的局限性,通过引入通道注意力机制作为卷积循环网......
目标跟踪是计算机视觉的重要分支之一,正随着信息科技的发展在人机交互、智能机器人、自动驾驶、国防安全、视频监控和智慧城市等......
目前卷积神经网络已成为腹部动脉血管分割领域的研究热点,但经典的卷积网络存在分割精度低和分割血管不连续的问题.为此,文中提出......
视频显著性检测模型可以快速的定位视频显著性区域,提高计算资源的分配效率。随着视频硬件设备的发展和软件技术的提升,视频显著性......
随着社会经济的发展和科技水平的进步,清洁机器人成为日常生活中减轻人类劳动负担的重要助手,常用的清洁机器人主要分为商用大场景......
针对单步多框检测器（Single shot multibox detector，SSD）网络模型参数大，小目标检测效果差，作物与杂草检测精度低等问题，提出一种基于多......
传统CNN对重要通道特征关注不足,制约面部表情识别准确率.文章将通道注意力机制应用到面部表情识别中,即将通道注意力模块嵌入到卷......
高分辨率图像具有画质清晰、色彩丰富等优点,广泛应用于安全监控、医疗成像、自动驾驶、视频直播等生活场景。然而现实生活中,图像......
速度快、准确度高的车辆检测系统不仅能够帮助交通指挥员加强对道路交通系统的管理,而且能够在交通事故等紧急事件中快速提取出事......
随着深度学习算法在图像去模糊领域的不断发展,研究人员的主要思路是通过加深网络来提高算法去模糊的效果,然而,这种思路使得网络......
针对山火烟雾的检测存在由于监控范围广、发生频率不固定等造成的高成本问题,在边缘计算思维的启发下,提出了一个基于YOLOv5改进的......
在我国,甲状腺疾病发病率高,但远没有引起足够的重视。单光子发射计算机断层成像术（Single-Photon Emission Computed Tomography,S......
从计算机断层扫描(CT)图像自动分割肾脏和肿瘤是精确分割肿瘤和个性化治疗计划中必不可少的步骤。先前的一些方法会使用2D模型在患......
改善现实场景中获取到的人脸图像的清晰度和分辨率,可以显著地提升人脸识别准确率。人脸图像超分辨率重建的目标是利用输入的低分......
地物覆盖监测在土地资源管理、生态系统保护和可持续发展等方面发挥着越来越重要的作用。利用遥感数据进行地物覆盖分类是量化土地......
光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）技术始于上个世纪六十年代中期。深度神经网络出现后,识别对象由印刷体字符发展为......
针对智能手机玻璃盖板缺陷检测方法存在检测柔性差、良率低、检测时间长等问题,提出一种改进YOLOv3的智能手机玻璃盖板缺陷检测方......
实现对不同类型心律失常的自动分类可为医生提供可靠诊断信息,有效提高该类疾病的诊断效率.因此,本文提出一种改进的残差密集网络......
针对轻量型目标检测网络对静态手势特征提取能力不足、错检率和漏检率高的问题， 基于YOLOv4-tiny网络结构提出轻量型手势识别算法. ......
车辆检测系统作为智能交通系统不可缺少的一环,对于协助科学引导车流和维护公共交通安全具有重要意义。目前基于计算机视觉的道路......
行人重识别(ReID)任务在提取身份相关特征时可能会丢失一些信息,导致判别依据减少并影响模型性能。为此,提出了基于双分辨率特征及......
针对现有行人重识别算法因细节信息关注不足导致的判别性不强问题,提出了一种基于注意力机制的多级特征级联行人重识别算法。首先,......
针对深度编解码卷积网络在道路场景分割中没有考虑对各卷积特征图通道依赖性的问题,提出了一种融合通道注意力机制的深度编解码卷......
为了解决无监督图像风格转换模型输出结果的局部伪影和局部特征丢失问题,提出了一种基于通道分组注意力机制的图像风格转换模型。......
针对现有语义分割算法参数量过多、内存占用巨大导致其很难满足自动驾驶需要等现实应用的问题,提出一种基于可分离金字塔模块(SPM)......
目的显著性目标检测是机器视觉应用的基础,然而目前很多方法在显著性物体与背景相似、低光照等一些复杂场景得到的效果并不理想。......
山火风险评估对火灾管理有着重要的作用。本文将NASA-FIRM网站上获取的2018~2019年的山火火点以及电网巡检发现的火点作为实验数据......
针对显著性区域突出不均匀和边缘不清晰导致显著性检测鲁棒性差等问题,提出了一种通道-空间联合注意力机制的显著性检测模型。改进......
