摘要：卷积神经网络由于强大的特征提取能力在医学图像分割任务上取得一定进展,但仍需提升边缘分割的准确性.为此,文中提出基于边缘选择图推理的三路径网络,包括目标定位路径、边缘选择路径和细化路径.在目标定位路径中,设计多尺度特征融合模块,聚合高级特征,实现病变区域的定位.在边缘选择路径中,构造边缘选择图推理模块,用于低级特征的边缘筛选,并进行图推理,保证病变区域的边缘形状.在细化路径中,建立渐进式组级细化模块,逐步细化不同尺度特征的结构信息与细节信息.此外,引入融合加权Focal Tversky损失和加权交并比损失的复合损失,减轻类不平衡的影响.在公开数据集上的实验表明,文中方法性能较优.

摘要：现阶段点云分类研究已被广泛应用于机器人操作、自主驾驶和虚拟现实等多个领域,提取既丰富又具有高判别能力的特征是3D点云分类的关键.为此,文中设计基于局部-非局部交互卷积的3D点云分类算法,改善点云的特征提取.首先,构造局部-非局部交互卷积模块,在获取局部相似特征和非局部相似特征的基础上,采用交互增强,缓解单个邻域在表示封闭区域时存在的冗余问题,增强网络的层次性和稳定性,同时也缓解网络的退化问题.然后,以该模块为基本单元构建卷积神经网络.最后,采用自适应特征融合,充分利用不同层次的特征,实现3D点云的分类.在ModelNet40、ScanObjectNN基准数据集上的实验表明,文中算法性能较优.

摘要：基于深度学习的图像修复研究重点之一是色彩、边缘和纹理的生成,然而,已有研究对色彩、边缘和纹理生成方法还可优化.因此,文中提出三阶段生成网络,每个阶段分别侧重于对色彩、边缘和纹理的合成.具体而言,在HSV色彩生成阶段,可在HSV色彩域中重建图像的全局色彩,为修复过程提供色彩指导.在边缘优化阶段,设计边缘学习框架,可获取更准确的边缘信息.在纹理合成阶段,构建特征双向融合解码器,增强图像的纹理细节.上述三个阶段依次衔接,每个阶段均可提升图像修复性能.大量实验表明文中网络性能较优.

摘要：基于相关滤波设计鲁棒的追踪算法是目标追踪领域的一个重要研究方向.背景、空间信息和时间信息对提高算法的追踪性能具有重要意义.在背景感知追踪算法的基础上,融合空间信息和时间信息,考虑空间权值矩阵的自适应性,文中提出基于加速自适应时空背景感知相关滤波的目标追踪算法.运用加速的交替方向乘子法求解空间权值矩阵和滤波器,实现目标自适应追踪.利用背景信息、空间信息及空间权值的自适应性,增强追踪器对背景和目标的鉴别能力.运用时间正则项,缓解追踪器在目标遮挡下的追踪漂移问题.应用加速的交替方向乘子法,提高求解速度.实验表明,文中算法在目标遮挡、背景干扰等情况下的追踪性能较优.

摘要：图神经网络在节点分类任务中表现较优,然而,如何充分获取图数据的高阶语义特征并防止过平滑现象,仍是影响节点分类准确性的关键问题之一.为此,文中构造双分支多交互的深度图卷积网络,用于增强节点获取高阶语义特征的能力.首先,根据节点的特征信息对图结构进行重构.然后,利用原始图结构和构造重构图结构,建立一个双分支的网络架构,充分提取不同的高阶语义特征.同时,设计一个通道信息交互机制,学习不同分支的信息交互,进一步增强节点特征的多样性.最后,在多个基准数据集上的实验表明,文中网络可有效提升半监督节点分类任务的精度,并缓解过平滑现象.

摘要：深度学习由于强大的特征提取能力,在克服类不平衡问题上具有一定优势,但分割精度和效率仍需提升.针对此问题,文中提出基于三重交互关注网络的医学图像分割算法.设计三重交互关注模块,并嵌入特征提取过程,通过对特征的通道维度和空间维度联合关注,充分捕获跨维度交互信息,有效聚焦重要特征,突出目标位置.此外,采用像素位置感知损失,进一步缓解类不平衡影响的作用.在医学图像数据集上的实验表明文中算法性能较优.