在这项工作中，提出了一种用于裂纹检测的深度监督网络。在该网络中，DeepLab被用作密集特征提取器，以获得多尺度卷积特征。采用了一种新的多尺度特征融合模块。 该模块背后的主要动机是解决U形结构中具有语义信息的深层特征在逐层融合过程中被稀释的问题。深度监督学习用于多尺度特征的集成直接监督。此外，采用加权交叉熵损失函数来解决路面裂缝数据的样本不平衡问题。为了进行性能评估，我们分别在三个公共裂缝数据集上进行了实验。实验结果表明，我们的方法优于最先进的裂纹检测方法。

基于hog和颜色特征融合的 欧式距离图像搜索系统 matlab

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通过深度学习模型对室内楼道环境的视觉信息进行处理，帮助移动机器人在室内楼道环境下自主行走。为达到这个目的，将楼道环境对象分为路、门、窗户、消防栓、门把手和背景六类，通过图像的语义分割实现对象识别。在对楼道环境的六类对象进行分割的实验中发现，由于门把手比起其他对象小很多，影响了对它的识别效果；将六分类模型改为“5 2”分类模型，解决了这个问题。分类模型的基础是全卷积神经（FCN）网络，可以初步实现图像的分割。为了提高FCN网络的分割效果，从三个方面进行了实验研究：a）取出FCN网络的多个中间特征层，进行多层特征融合；b）考虑到移动机器人行走过程中视觉信息的时间序列特点，将递归神经网络（RNN）的结构纳入到FCN网络中，构成时间递归的t-LSTM网络；c）考虑到二维图像相邻像素之间的依赖关系，构成空间递归的s-LSTM网络。这些措施都有效地提高了图像的分割效果，实验结果表明，多层融合加s-LSTM的结构从分割效果和计算时间方面达到综合指标最佳。

做传感器研究的朋友，这是关于基于多特征融合的目标跟踪算法的一篇文章不错的。

遥感图像分类的应用在遥感图像研究中具有重要意义。为了提高高光谱遥感图像分类精度，本文提出了基于多特征融合的高光谱遥感分类方法。该方法将图像的空间特征和光谱特征归一融合，然后使用AdaBoost分类器集成算法对特征进行分类。首先，该方法使用主成分分析对高光谱数据降维，并提取图像的纹理特征和直方图特征，然后将三种特征归一化；最后使用AdaBoost集成分类方法对高光谱遥感数据分类。实验结果表明，相比于单个特征分类，该方法可取得较高的分类精度。

基于一种改进的跨层级特征融合的循环全卷积神经网络, 提出了一种结合深度学习的图像显著目标检测算法。通过改进的深度卷积网络模型对输入图像进行特征提取, 利用跨层级联合框架进行特征融合, 生成了高层语义特征的初步显著图; 将初步显著图与图像底层特征融合进行显著性传播以获取结构信息; 利用条件随机场对显著性传播结果进行优化, 得到了最终显著图。利用大型数据集将所提算法与其他多种算法进行了测试对比, 研究结果表明, 在对复杂场景图像的显著目标检测方面, 所提算法稳健性更好, 显著目标检测的完整性提升, 背景得到了更有效的抑制。

风格迁移技术迅速发展的今天,全局风格迁移技术已基本成型,但它在实际的应用过程中存在不能对图片的目标区域进行局部风格迁移等问题。针对以上问题,本文在卷积神经网络的基础上结合残差网络,提出了一种基于残差式神经网络的局部风格迁移方法。首先,利用掩模技术对内容图进行分割,提取目标区域;其次,卷积神经网络提取图片特征并进行特征融合;然后,使用残差网络加快生成图的形成速度;最后,通过反卷积生成一张只对目标区域完成风格迁移的图片。在Microsoft Coco2014数据集上设计了多个实验,实验结果表明,所提出的基于残差式神经网络的局部风格迁移网络模型具有较好的局部风格转换能力,并且具有较高的执行效率。

基于注意力机制和特征融合改进的小目标检测算法