针对红外弱小目标像元数量少、图像背景复杂、检测精度低且耗时较长的问题,文中提出了一种多深度特征连接的红外弱小目标检测模型(MFCNet)。首先,提出了多深度交叉连接主干形式以增加不同层间的特征传递,增强特征提取能力;其次,设计了注意力引导的金字塔结构对深层特征进行目标增强,分离背景与目标;提出非对称融合解码结构加强解码中纹理信息与位置信息保留;最后,引入点回归损失得到中心坐标。所提网络模型在SIRST公开数据集与自建长波红外弱小目标数据集上进行训练并测试,实验结果表明,与现有数据驱动和模型驱动算法相比,所提算法在复杂场景下具有更高的检测精度及更快的速度,模型的平均精度相比次优模型提升了5.41%,检测速度达到100.8 FPS。

显著目标检测(Salient Object Detection,SOD)能够模拟人类的注意力机制,在复杂的场景中快速发现高价值的显著目标,为进一步的视觉理解任务奠定了基础。当前主流的图像显著目标检测方法通常基于DUTS-TR数据集进行训练,而视频显著目标检测方法(Video Salient Object Detection,VSOD)基于DAVIS,DAVSOD以及DUTS-TR数据集进行训练。图像和视频显著目标检测任务既有共性又有特性,因此需要部署独立的模型进行单独训练,这大大增加了运算资源和训练时间的开销。当前研究大多针对单个任务提出独立的解决方案,而缺少统一的图像和视频显著目标检测方法。针对上述问题,提出了一种基于多任务学习的图像和视频显著目标检测方法,旨在构建一种通用的模型框架,通过一次训练同时适配两种任务,并进一步弥合图像和视频显著目标检测方法之间的性能差异。12个数据集上的定性和定量实验结果表明,所提方法不仅能够同时适配两种任务,而且取得了比单任务模型更好的检测结果。

文中提出了一个基于深度可分离卷积和注意力机制的雾天目标检测模型,旨在实现在雾天场景中对目标的快速、准确检测。该模型由去雾模块和检测模块组成,并在训练过程中共同训练。为确保模型在雾天场景中检测的准确性和实时性,在去雾模块方面,采用AODNet对输入图像进行去雾处理,以降低雾对图像中待检测目标的干扰,在检测模块中使用改进后的YOLOX_s模型,输出目标的分类置信度和位置坐标。为提升网络的检测性能,在YOLOX_s基础上采用深度可分离卷积和注意力机制来提高特征提取能力,扩大特征图感受野。所提模型能提高有雾场景中模型的检测精度,且不增加模型参数量和计算量。实验结果表明,所提模型在RTTS数据集和合成有雾目标检测数据集上均表现出色,有效提高了模型在雾天场景中的检测精度。与基准模型相比,平均精度(mAP@50_95)分别提升了1.9%和2.37%。

遥感图像目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,广泛运用在军事和民用领域。遥感图像中的目标具有尺度多样、密集排列和类间相似等特点,使得用于自然图像的目标检测方法在遥感图像目标检测中存在较多漏检和误检等现象。针对这一问题,在YOLOv5的基础上,提出一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法。首先,在骨干网中引入融合多头自注意力的残差单元,通过该模块充分提取多层次特征信息,缩小不同尺度间的语义差异;其次,引入融合轻量级上采样算子的特征金字塔网络,用于获取高层语义特征和低层细节特征,通过特征融合的方式获得特征信息更丰富的特征图,从而提升不同尺度目标的特征分辨率。在公开数据集DOTA和NWPU VHR-10上评估了所提方法的有效性,相比基准模型,所提方法的准确率(mAP)分别提高了1.5%和2.0%。

基于深度神经网络的目标检测方法凭借自身强大的建模能力,在通用目标检测任务中取得了良好的表现。然而,在红外小目标信号弱、像素小的本质特征的影响下,深度神经网络层次的加深和池化操作的大量使用导致小目标语义信息丢失,使得现有方法的检测效果并不理想。文中从红外小目标特性这一关键问题出发,提出了一种新颖的基于扩张卷积条件生成对抗网络的目标检测算法。所提方法应用扩张卷积设计了生成网络,充分利用上下文信息建立层与层之间的关联,将红外小目标更多的语义信息保留到深层网络中,增强目标特征,进而提高检测性能。此外,设计了融合通道与空间维度的混合注意力模块,在特征提取时有选择性地放大目标信息,抑制背景信息;设计了自注意关联模块处理层与层之间信息融合过程中产生的语义冲突问题。文中使用多种评价指标将所提网络模型与目前先进的其他红外小目标检测方法进行对比,证明了该方法在复杂背景下目标检测性能的优越性。在公开的SIRST数据集上,所提模型的F分数为64.70%,相比传统方法提高了8.29%,相比深度学习方法提高了7.29%;在公开的ISOS数据集上,所提模型的F分数为64.54%,相比传统方法提高了23.59%,相比深度学习方法提高了6.58%。

激光雷达工作环境中的光束衰减和目标遮挡会导致输出点云出现远端稀疏的问题,从而引起基于激光雷达的3D目标检测算法的检测精度随距离衰减的现象。针对这一问题,提出了一种基于鸟瞰图视角(BEV)空间内目标占位预测的激光-毫米波雷达融合目标检测算法。首先提出了一种简化的BEV占位预测子网络,用于生成位置相关的毫米波雷达特征,同时有助于解决毫米波雷达数据稀疏带来的网络收敛困难的问题。然后,为了实现跨模态特征融合,设计了一种基于BEV空间特征关联的多尺度激光-毫米波雷达特征融合层结构。在nuScenes数据集上进行实验,结果表明,所提出的毫米波雷达分支网络的平均检测精度(mAP)达到21.6%,推理时间为8.3ms。在加入融合层结构后,多模态检测算法较基线算法CenterPoint的mAP提升了2.9%,同时增加的额外推理时间开销仅为8.6ms,在距离传感器30m位置处,多模态算法对于nuScenes数据集中10个类别的检测精度达成率分别较CenterPoint提升了2.1%~16.0%。

显著性目标检测旨在检测图像中最明显的区域。传统的基于单一标签的算法不可避免地受到所采用的细化算法的影响,表现出偏见特征,从而进一步影响了显著性网络的检测性能。针对这一问题,基于多指令滤波器结构,提出了一种基于伪标签的弱监督显著特征增强目标检测方法FeaEM,通过从多个标签中集成更全面和准确的显著性线索,从而有效提升目标检测的性能。FeaEM方法的核心是引入一个新的多指令滤波器结构,利用多个伪标签来避免单一标签带来的负面影响;通过在指令滤波器中引入特征选择机制,从噪声伪标签中提取和过滤更准确的显著性线索,从而学习更多有效的具有代表性的特征;同时,针对现有的弱监督目标检测方法对输入图像的尺度十分敏感,同一图像的不同尺寸输入的预测结构存在较大偏差问题,通过引入尺度特征融合机制,以确保在输入不同尺寸的同一图像时,能输出一致的显著图,进而有效提高模型的尺度泛化能力。在多个数据集上进行的大量实验表明,所提出的FeaEM方法优于最具代表性的方法。

显著性物体检测具有重要的理论研究意义和实际应用价值,已在许多计算机视觉应用中发挥了重要作用,如视觉追踪、图像分割、物体识别等。然而,自然环境下显著目标的类别未知、尺度多变依然是物体检测面临的一大挑战,影响着显著目标的检测效果。因此,提出了一种基于多尺度视觉感知特征融合的显著目标检测方法。首先,基于视觉感知显著目标的特性,设计并提取多个图像感知特征。其次,图像感知特征采用多尺度自适应方式,获取特征显著图。然后,将各个显著特征图融合,获得最终的显著目标。该方法基于不同图像感知特征的特点,自适应提取显著目标,能够适应多变的检测目标与复杂的检测环境。实验结果表明,在受自然环境中背景干扰的情况下,该方法能有效检测出未知类别和不同尺度的显著目标。

近年来,显著性目标检测技术取得了巨大进展,其中如何选择并有效集成多尺度特征扮演了重要角色。针对现有特征集成方法可能导致的信息冗余问题,提出了一种基于特征注意力提纯的显著性检测模型。首先,在解码器中采用一个全局特征注意力引导模块(GAGM)对带有语义信息的深层特征进行注意力机制处理,得到全局上下文信息;然后,通过全局引导流将其送入解码器各层进行监督训练;最后,利用多尺度特征融合模块(FAM)对编码器提取出的多尺度特征与全局上下文信息进行有效集成,并在网格状特征提纯模块(MFPM)中进行进一步细化,以生成清晰、完整的显著图。在5个公开数据集上进行实验,结果表明,所提模型优于现有的其他显著性检测方法,并且处理速度快,当处理 320 × 320 尺寸的图像时,能以 30 帧以上的速度运行。

针对Swin Transformer在提取局部特征信息和特征表达能力上存在的不足,提出了一种基于改进Swin Transformer的中心点目标检测算法,以提高其在目标检测方面的性能。通过调整网络结构和引入反卷积模块来增强网络对局部特征信息的提取能力,利用自适应二维高斯核和回归头模块检测目标中心点来增强特征表达能力,并在Swin Transformer block模块中加入dropout激活函数,以缓解网络过拟合问题。在Pascal VOC和MS COCO 2017数据集上分别对改进后的算法进行验证,实验结果表明,改进后的Swin Transformer算法在Pascal VOC数据集上的精确度达到了81.1%,在MS COCO数据集上的精确度达到了37.2%,明显优于其他主流目标检测算法。