基于小样本学习的图像分类
这是一篇关于小样本,图像分类,度量,交叉注意力,原型网络,数据增强的论文, 主要内容为随着科技不断发展,基于深度学习的人工智能技术广泛运用于计算机视觉领域。但现有的技术依赖于大量的标注数据,为摆脱这种依赖,学术界提出了小样本学习这一研究方向。小样本图像分类是小样本学习的分支之一,指通过有限带标签图像的学习实现图像分类。通过对小样本图像分类的研究有助于降低深度学习技术应用于图像领域的门槛,有效促进智能化图像技术的发展。在诸多小样本图像分类算法中,基于度量的算法因其简单高效被广泛研究。为进一步提高基于度量的小样本分类算法性能,本文从特征和度量方法两方面着手进行优化改进,主要工作内容如下:(1)针对传统基于度量的小样本分类算法提取的特征表示能力不足、任务相关性不够的问题,提出基于任务相关的小样本图像分类算法。该方法首先构建特征金字塔模块综合利用低维和高维特征,减少图像信息在向下传播过程中的丢失,提高模型提取特征的表示能力;其次,通过十字交叉注意力模块自适应地从支持特征和查询特征信息的交互中判断出特征不同通道和位置的重要性,得出注意力图,为不同通道和位置的特征重新分配权重,从而突出任务相关特征,增强其判别性。(2)针对原型网络简单取平均生成原型导致区分度不足的问题,提出基于原型自适应的小样本图像分类算法。该方法受Transformer自注意力机制的启发,构建了自适应特征嵌入模块,通过附加一个分类头,用自注意力的方式让分类头去‘注意’特征中重要的部分,自适应地生成原型;其次,引入转导推理机制,按一定策略用无标签的查询图像扩充支持集进行数据增强,模型再用扩充后的支持集生成类原型,进一步提高原型的区分度,使得模型分类更加准确。在mini Image Net和tiered Image Net两个小样本数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。该论文共有图34幅,表13个,参考文献85篇。
基于注意力机制的三维激光点云分类方法研究
这是一篇关于点云分类,多尺度特征,交叉注意力,局部空间注意力,深度学习的论文, 主要内容为随着激光雷达传感器的发展和普及,三维激光雷达点云数据的获取的成本大幅度下降,极大的推动了激光雷达点云数据的学术研究与行业应用。点云分类作为激光雷达点云数据重要的应用之一,广泛应用于电力线巡检、三维重建、林业检测等多个领域。三维激光点云数据分布散乱,点对之间没有严格的邻接关系。如何组织点云并形成空间关系是点云分类的基础。三维激光点云数据是对真实世界三维数字化的直接表达,真实世界中目标多样,不同目标之间尺度差异大,同类目标之间形态各异。此外,与遥感卫星图像相比,点云稠密度是点云的主要指标,但其往往呈现不均匀分布,这严重影响点云分类的精度。本文针对三维激光点云数据的特点,从点云局部特征提取和网络结构两个方面开展深入的研究,提出以下两个解决方案来提高点云分类的精度:(1)提出了联合局部空间位置注意力和多尺度特征的机载激光点云分类网络(Local spatial position attention and multi-scale feature net for ALS point cloud classification,AMMSF-Net)。针对机载激光点云数据中存在空间分布不均匀和地物尺度不一的问题,给点云精细化分类带来了巨大的挑战,本文提出了一种联合局部空间位置注意力和多尺度特征的机载激光点云分类。AMMSF-Net建立局部空间位置注意力层学习局部邻域上下文特征,注意力跳连机制将解码器和编码器中的特征进行动态融合并有效保留细节信息;解码器中的多尺度特征融合通过将不同尺度的特征进行级联输入到多层感知机和条件马尔可夫层得到最后的语义概率图,实现了不同尺度与不同层级特征图之间的相关,增强不同尺度目标的表达能力。在Vaihingen3D和DFC3D的实验结果表明,同其他方法相比,AMMSF-Net能有效提高点云地物类别区分的能力。(2)提出了一种交叉注意力特征增强和金字塔解码特征融合的点云分类网络(Cross Attention and Pyramid Decoding Feature Adaptive Fusion for Laser Point Cloud Classification,CAPDAF-Net)。针对仅以局部邻域几何信息作为分类特征不能有效提高点云分类精度的问题。CAPDAF-Net通过交叉注意力的方式增强局部邻域特征,挖掘局部邻域的上下文信息,并通过自适应融合的方式完成解码器金字塔结构的多尺度特征融合。在Toronto-3D和CSPC数据集上的实验结果表明,CAPDAF-Net有助于提升点云分类的精度。
基于小样本学习的图像分类
这是一篇关于小样本,图像分类,度量,交叉注意力,原型网络,数据增强的论文, 主要内容为随着科技不断发展,基于深度学习的人工智能技术广泛运用于计算机视觉领域。但现有的技术依赖于大量的标注数据,为摆脱这种依赖,学术界提出了小样本学习这一研究方向。小样本图像分类是小样本学习的分支之一,指通过有限带标签图像的学习实现图像分类。通过对小样本图像分类的研究有助于降低深度学习技术应用于图像领域的门槛,有效促进智能化图像技术的发展。在诸多小样本图像分类算法中,基于度量的算法因其简单高效被广泛研究。为进一步提高基于度量的小样本分类算法性能,本文从特征和度量方法两方面着手进行优化改进,主要工作内容如下:(1)针对传统基于度量的小样本分类算法提取的特征表示能力不足、任务相关性不够的问题,提出基于任务相关的小样本图像分类算法。该方法首先构建特征金字塔模块综合利用低维和高维特征,减少图像信息在向下传播过程中的丢失,提高模型提取特征的表示能力;其次,通过十字交叉注意力模块自适应地从支持特征和查询特征信息的交互中判断出特征不同通道和位置的重要性,得出注意力图,为不同通道和位置的特征重新分配权重,从而突出任务相关特征,增强其判别性。(2)针对原型网络简单取平均生成原型导致区分度不足的问题,提出基于原型自适应的小样本图像分类算法。该方法受Transformer自注意力机制的启发,构建了自适应特征嵌入模块,通过附加一个分类头,用自注意力的方式让分类头去‘注意’特征中重要的部分,自适应地生成原型;其次,引入转导推理机制,按一定策略用无标签的查询图像扩充支持集进行数据增强,模型再用扩充后的支持集生成类原型,进一步提高原型的区分度,使得模型分类更加准确。在mini Image Net和tiered Image Net两个小样本数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。该论文共有图34幅,表13个,参考文献85篇。
基于深度学习的图像拼接篡改检测研究
这是一篇关于图像拼接篡改检测,篡改区域定位,卷积神经网络,自注意力,交叉注意力的论文, 主要内容为随着现代移动设备的快速发展,数字图像的生成和传递变得非常容易。同时,图像编辑软件操作简单,普通人也能很轻易地对图像进行加工和修改。一般来说,人们修改图像是为了美化和娱乐。然而,一些篡改的图像可能被恶意滥用,对社会和国家造成负面影响。因此,检测篡改图像变得越来越重要。本文的研究重点是图像拼接篡改检测。图像拼接是指将图像的一部分复制并粘贴到另一个图像中,以合并新图像。目前,对图像篡改区域的检测技术主要分为两种:基于传统特征提取的检测方法和基于CNN的检测方法。传统的检测方法只能检测特定的一种图像指纹,但当图像中的特定指纹不存在或不明显时,检测就会失败。基于CNN的篡改检测方法可以同时提取多种图像指纹,弥补了传统方法依赖单一图像属性、缺乏泛化能力和鲁棒性差的缺陷。然而,由于卷积运算的固有局部性,基于CNN的方法很难学习显式的全局语义信息关系,并且难以联合利用局部和全局特征。因此,大多数基于CNN的检测方法只能处理有限的尺度变化。此外,这些方法在定位大尺度篡改区域时可能会出现定位不完整或高误检率等问题。本文的主要研究内容包括以下几个方面:(1)提出了基于Res DU-Net的图像拼接篡改检测算法。该算法针对U-Net语义分割网络在定位不同尺度的篡改区域时缺乏多尺度语义信息的问题,本文做了两点改进,第一,Res DU-Net使用Residual blocks替换普通的卷积块,它可以防止更深层次网络的梯度退化问题,同时增加了特征提取能力。第二,Res DUNet混合了不同扩展率的空洞卷积,不同的感受野可以得到更多尺度的语义信息,从而可以更好的定位不同尺度的篡改区域。且空洞卷积同时减少了池化操作造成的损失空间信息的缺陷。(2)提出了基于U形混合Transformer网络的图像拼接篡改检测算法,该算法针对基于CNN的检测方法在定位大尺度篡改区域时可能会出现定位不完整或高误检率等问题,在Res DU-Net架构的基础上设计了两层嵌套的深层U-Net架构,并且混合了Transformer,它集合了卷积和自注意力机制的优点,用于图像拼接篡改检测和定位。首先,在编码过程中,混合了不同大小的感受野来提取篡改图像的特征。其次,自注意力模块通过使用编码器末端语义特征之间的全局交互来显式地建模完整的语义信息。此外,本文在跳跃连接中设计了一个新颖的交叉注意力模块在高层语义信息的指导下增强了低层特征图,并过滤非语义特征,从而在解码器中实现更精细的空间信息恢复,并提高预测结果的正确性。最后,将经过自注意力模块后的特征输入解码器进行解码。在解码阶段,本文使用学习的特征来估计最终的篡改掩膜。通过这种设计,最终的篡改掩膜可以同时获得局部和全局信息。经过大量实验证明,该算法在Casia2.0和Columbia这两个图像篡改公共数据集上取得了比现有方法更好的性能。
基于深度学习的多标签文本分类方法研究
这是一篇关于多标签文本分类,自注意力,图卷积网络,交叉注意力,标签相关性的论文, 主要内容为多标签文本分类作为自然语言处理领域中的一项重要任务,被广泛应用于标签推荐、信息检索、用户评论分析等领域。本文以深度学习方法为基础,通过对目前多标签文本分类任务中存在的若干困难与挑战进行分析,结合现有研究成果,提出了两种多标签文本分类模型。1.基于图卷积和交叉注意力的多标签文本分类模型。在传统的多标签文本分类模型中,通常没有考虑标签语义信息以及标签之间的关系,导致分类效果不佳。针对这一问题,本文首先基于标签共现信息作为先验知识构建标签的关系图,通过训练图卷积网络隐式地学习标签之间的关系,优化标签特征表示。然后通过交叉注意力感知标签和文本之间的语义联系,获取具有标签语义的文本表示特征。同时,在文本特征建模方面,引入结构化自注意力机制对文档文本表示进行优化。最后基于门控机制建立自适应的特征融合策略,从标签文本表示和文档文本表示中抽取相对重要的特征信息进行融合,从而获得更全面的文本表示特征。模型在两个公开文本数据集上与多个基准模型进行对比实验,结果表明了模型具有较好的分类效果。2.基于全局和局部信息整合的多标签文本分类模型。在多标签文本分类任务中,传统方法通常存在文本语义特征提取能力欠佳的问题,而且数据标签通常呈现长尾分布。为了提高模型对文本信息的理解和提取能力,整合了自注意力机制与卷积神经网络,从而兼顾对文本序列的全局信息和局部信息的感知。模型首先基于多头自注意力机制提取文本的全局上下文信息,然后将其引入卷积神经网络,强化对文本局部信息的理解。这种方法同时整合了文本的全局信息和局部特征,提升了模型对文本高级语义信息的理解能力。同时,本模型引入Cor Net网络,学习标签之间的相关性知识,对分类预测结果进行增强。针对标签长尾分布的问题,模型采用一种改进的Focal Loss损失函数,通过提高尾部标签样本的训练损失权重,增强模型在标签样本分布不均衡情况下的分类能力。通过与基准模型进行一系列对比实验,验证了模型的分类能力有一定的提高。
基于小样本学习的图像分类
这是一篇关于小样本,图像分类,度量,交叉注意力,原型网络,数据增强的论文, 主要内容为随着科技不断发展,基于深度学习的人工智能技术广泛运用于计算机视觉领域。但现有的技术依赖于大量的标注数据,为摆脱这种依赖,学术界提出了小样本学习这一研究方向。小样本图像分类是小样本学习的分支之一,指通过有限带标签图像的学习实现图像分类。通过对小样本图像分类的研究有助于降低深度学习技术应用于图像领域的门槛,有效促进智能化图像技术的发展。在诸多小样本图像分类算法中,基于度量的算法因其简单高效被广泛研究。为进一步提高基于度量的小样本分类算法性能,本文从特征和度量方法两方面着手进行优化改进,主要工作内容如下:(1)针对传统基于度量的小样本分类算法提取的特征表示能力不足、任务相关性不够的问题,提出基于任务相关的小样本图像分类算法。该方法首先构建特征金字塔模块综合利用低维和高维特征,减少图像信息在向下传播过程中的丢失,提高模型提取特征的表示能力;其次,通过十字交叉注意力模块自适应地从支持特征和查询特征信息的交互中判断出特征不同通道和位置的重要性,得出注意力图,为不同通道和位置的特征重新分配权重,从而突出任务相关特征,增强其判别性。(2)针对原型网络简单取平均生成原型导致区分度不足的问题,提出基于原型自适应的小样本图像分类算法。该方法受Transformer自注意力机制的启发,构建了自适应特征嵌入模块,通过附加一个分类头,用自注意力的方式让分类头去‘注意’特征中重要的部分,自适应地生成原型;其次,引入转导推理机制,按一定策略用无标签的查询图像扩充支持集进行数据增强,模型再用扩充后的支持集生成类原型,进一步提高原型的区分度,使得模型分类更加准确。在mini Image Net和tiered Image Net两个小样本数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。该论文共有图34幅,表13个,参考文献85篇。
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