摘要：图像降噪可有效地改善图像质量,提升感官效果,也是图像特征提取与理解的前提.针对目前比较流行的卷积神经网络降噪方法中顺序连接的卷积层-反卷积层会使图像在梯度反传过程中逐渐弱化图像噪声的学习问题,提出一种深度非对称跳跃连接的方法用于图像降噪.该方法设计多组非对称跳跃连接卷积-反卷积算子,以有效学习图像细节及噪声信息,并对不同深度的卷积操作进行权重量化,以加强图像降噪及恢复;通过非对称跳跃连接可使图像噪声信息能够直接反传到对应的多个卷积层中,对梯度扩散有良好的抑制作用.采用伯克利分割数据集BSD300进行实验的结果表明,文中算法比基准方法在结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)2种指标上都有提升.

摘要：基于transformer端到端音频分类方法在许多场景下证明可以达到优于二维卷积的效果.针对目前常用的transformer音频分类方法只关注不同时序间的特征重要性,而对同时序间的特征重要程度刻画程度不足的问题,提出一种无参注意力结合自监督特征构建的方法改善音频分类效果.通过在同时序特征中构造无参多局部极值注意力机制,拟合特征多局部极值分布,刻画同时序间的特征重要性;通过对输入的音频频谱图在时域和频域上随机掩码,加入自监督信息,有效地学习音频频谱细节及分类信息.采用audio set数据集,esc50数据集以及Speech Command数据集进行对比实验,实验结果表明,该算法比基准方法在识别准确率指标上提升了0.46%~1.20%.

摘要：伴随智能交通图片数据爆炸式增长,交通大数据车辆精确定位管理需求增加.针对SSD(single shot multibox detector)检测算法对小目标定位不稳定与距离弥散导致的车辆定位偏差问题,提出了一种端到端的车辆及内部细节定位方法.包括引入无效目标过滤机制,以有效地抑制定位偏差;添加区域位置信息反传层,共享低卷积层局部特征,扩大小目标局部感受野,有效地进行车辆内部细节定位.采用PASCAL VOC2007数据集进行的实验结果表明,文中方法达到了良好的效果.