We demonstrate a brand-new method to sharpen a color image by using an integral mask-filtering technique. The derivatives between the target pixel and its neighbors are transferred by the cubic root function instead o...We demonstrate a brand-new method to sharpen a color image by using an integral mask-filtering technique. The derivatives between the target pixel and its neighbors are transferred by the cubic root function instead of the traditional linear one. The obtained final image has clearer fine characteristics along with much less overshooting.展开更多
因传统方法单一使用遥感影像或兴趣点(point of interest,POI)数据识别城市功能区时,存在城市特征信息利用不完全、识别精度不高的问题,提出利用POI数据、遥感影像等多源数据,并将自然特征和人文特征相结合,采用基于掩膜区域卷积神经网...因传统方法单一使用遥感影像或兴趣点(point of interest,POI)数据识别城市功能区时,存在城市特征信息利用不完全、识别精度不高的问题,提出利用POI数据、遥感影像等多源数据,并将自然特征和人文特征相结合,采用基于掩膜区域卷积神经网络和样方密度法(mask region based convolutional neural network and quadrat density method,Mask R-CNN-QDM)模型识别城市功能区的方法。首先基于遥感影像采用Mask R-CNN模型识别建筑物,然后将识别结果与POI数据进行补充校验,得到结合自然特征和人文特征的分类结果,再引入面积要素对分类结果进行赋分,以计算样方密度,并采用随机抽样方式对所提方法功能区的识别精度进行评价。研究结果表明,Mask R-CNN-QDM模型的识别精确度高达0.900,平均Kappa系数为0.802,说明该方法能较好地区分单一城市功能区和混合城市功能区。展开更多
海洋锋是重要的中尺度海洋现象,具有数据量小、目标小、弱边缘等特性。针对实际检测任务中弱边缘、小目标海洋锋的检测精度低、错检及漏检率高等问题,融合scSE(spatial and channel Squeeze&Excitation)空间注意力模块构建了一种改...海洋锋是重要的中尺度海洋现象,具有数据量小、目标小、弱边缘等特性。针对实际检测任务中弱边缘、小目标海洋锋的检测精度低、错检及漏检率高等问题,融合scSE(spatial and channel Squeeze&Excitation)空间注意力模块构建了一种改进的Mask R-CNN海洋锋检测模型。该方法首先对Mask R-CNN骨干网络结构进行改进,采用scSE模块引导的ResNet-50网络作为特征提取网络,通过加权策略对图像通道和空间位置进行特征突出,提升网络对重要特征的提取能力;其次,针对海洋锋目标边缘定位不准确的问题,引入IoU boundary loss构建新的Mask损失函数,提高边界检测精度。最后,为验证方法的有效性,从训练数据和实验模型上,分别设计多组对比实验。实验结果表明,相比传统Mask R-CNN、YOLOv3神经网络及现有Mask R-CNN改进网络,本文方法对SST梯度影像数据集上的强、弱海洋锋检测效果最好,定位准确率(IoU,Intersection-over-union))及检测精度(mAP,Mean Average Precision)均达0.914以上。此外,对文中设计评估模型进行检测效率实验,结果发现在不同网络模型、不同迭代次数情况下,本文提出模型消耗时间最短,远低于YOLOv3网络完成训练时所用时长。展开更多
针对公共场所口罩佩戴检测存在遮挡、密集和小尺度的情况而导致检测精度不高的问题,以实时目标检测算法YOLOv3为基础提出一种Mask-YOLO算法。首先在特征融合过程中引入通道注意力机制以突出重要特征,减少了融合后冗余特征的影响,有效提...针对公共场所口罩佩戴检测存在遮挡、密集和小尺度的情况而导致检测精度不高的问题,以实时目标检测算法YOLOv3为基础提出一种Mask-YOLO算法。首先在特征融合过程中引入通道注意力机制以突出重要特征,减少了融合后冗余特征的影响,有效提高了特征利用率;然后以完全交并比(complete intersection over union,CIoU)损失代替均方差损失(mean square error,MSE)作为边框回归的损失函数,提高了定位精度;最后除了检测佩戴和未佩戴口罩的情况外,还对不正确佩戴口罩的情况进行了检测。实验结果表明:与YOLOv3算法相比,Mask-YOLO算法在每秒帧率(frame per second,FPS)仅下降1%的情况下使平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了4.78%。与其他主流的目标检测算法相比,Mask-YOLO算法在复杂场景下对口罩佩戴检测也有更好的效果和鲁棒性。展开更多
文摘We demonstrate a brand-new method to sharpen a color image by using an integral mask-filtering technique. The derivatives between the target pixel and its neighbors are transferred by the cubic root function instead of the traditional linear one. The obtained final image has clearer fine characteristics along with much less overshooting.
文摘因传统方法单一使用遥感影像或兴趣点(point of interest,POI)数据识别城市功能区时,存在城市特征信息利用不完全、识别精度不高的问题,提出利用POI数据、遥感影像等多源数据,并将自然特征和人文特征相结合,采用基于掩膜区域卷积神经网络和样方密度法(mask region based convolutional neural network and quadrat density method,Mask R-CNN-QDM)模型识别城市功能区的方法。首先基于遥感影像采用Mask R-CNN模型识别建筑物,然后将识别结果与POI数据进行补充校验,得到结合自然特征和人文特征的分类结果,再引入面积要素对分类结果进行赋分,以计算样方密度,并采用随机抽样方式对所提方法功能区的识别精度进行评价。研究结果表明,Mask R-CNN-QDM模型的识别精确度高达0.900,平均Kappa系数为0.802,说明该方法能较好地区分单一城市功能区和混合城市功能区。
文摘针对公共场所口罩佩戴检测存在遮挡、密集和小尺度的情况而导致检测精度不高的问题,以实时目标检测算法YOLOv3为基础提出一种Mask-YOLO算法。首先在特征融合过程中引入通道注意力机制以突出重要特征,减少了融合后冗余特征的影响,有效提高了特征利用率;然后以完全交并比(complete intersection over union,CIoU)损失代替均方差损失(mean square error,MSE)作为边框回归的损失函数,提高了定位精度;最后除了检测佩戴和未佩戴口罩的情况外,还对不正确佩戴口罩的情况进行了检测。实验结果表明:与YOLOv3算法相比,Mask-YOLO算法在每秒帧率(frame per second,FPS)仅下降1%的情况下使平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了4.78%。与其他主流的目标检测算法相比,Mask-YOLO算法在复杂场景下对口罩佩戴检测也有更好的效果和鲁棒性。
