李红松
- 作品数：24 被引量：38H指数：4
- 供职机构：云南大学信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金云南省应用基础研究基金云南省教育厅科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多尺度YOLOv5的交通标志检测被引量：1
- 2024年
- 针对小目标交通标志检测存在的检测精度低、漏检率高等问题,提出了一种基于多尺度融合的YOLOv5改进算法。在主干网络后输出4个有效特征层以便更好地融合多尺度信息,在主干网络输出的3个特征层中添加改进的多尺度融合注意力机制CBAM_U,以提升网络的检测能力;在Path Aggregation Network(PANet)下采样过程中添加Fusion模块,促进不同感受野下特征的细融合;在YOLOHand前加入Adaptively Spatial Feature Fusion(ASFF)模块解决特征金字塔融合的不一致性,进一步提升网络的表达能力。实验结果表明,提出的方法相比于原始YOLOv5网络在CCTSDB数据集中mAP@0.5提升了3.07%,召回率提升了3.83%,查准率提升了1.64%,F1-Score提升了2.66%,相比于其他检测算法,改进后的YOLOv5算法在复杂场景中具有更好的鲁棒性。
- 朱宁可张树地王翰文李红松余鹏飞
- 关键词：交通标志检测多尺度融合
- 一种甲醛检测仪
- 本实用新型揭示了一种甲醛检测仪，所述检测仪包括检测部分、数据接收部分，所述检测部分与数据接收部分连接；所述检测部分包括第一核心处理器、甲醛传感器、信号处理电路、第一无线通讯模块；所述第一核心处理器分别连接信号处理电路、第...
- 郭家辰李红松李扬李亚林张碧黄君宗世超
- 文献传递
- 基于图像处理的铅笔画绘制方法及装置
- 本发明实施例提出一种基于图像处理的铅笔画绘制方法及装置，所述方法包括：对输入图像进行图像处理获得所述输入图像的轮廓图；将所述输入图像的色调图与所述输入图像所在类的铅笔画的色调拟合曲线进行直方图匹配，生成匹配后的色调图，由...
- 普园媛闫莉张梦晨徐丹袁国武钱文华余鹏飞周浩李红松
- 基于改进YOLOv5s的车脸检测算法
- 2024年
- 针对车检站中车辆检测的实际需求,提出一种改进YOLOv5s的轻量级车脸检测算法。使用ShuffleNetV2网络作为Backbone,在保证模型检测精度的同时实现模型的轻量化与实时性;将通道-空间注意力(SA-Net)与跨通道注意力(Triplet)相结合,提出一种跨通道-空间注意力模块(SA-Triplet attention, STA),提高模型的检测精度;提出一种基于STA注意力模块的跨层特征融合模块(SA-Triplet attention feature fusion, STA-FF),进一步提高模型的检测精度。在自建车脸检测数据集Car-Data上进行实验,所提模型的平均检测精度达到了94.3%,检测速度达到了105.60 FPS,模型参数量为12.36 M。
- 余国豪贾玮迪余鹏飞李海燕李红松
- 关键词：车辆检测轻量级
- 基于VFC主动轮廓模型的红外图像轮廓提取
- 由于红外图像目标轮廓模糊不清,区分效果差,传统的轮廓提取方法很难得到连续准确的目标轮廓,主动轮廓模型是近年来广泛使用的一种提取目标轮廓的方法,但是传统的主动轮廓模型在应用上有很大的局限性。本文采用一种新的主动轮廓模型,矢...
- 朱丽青李红松王玲杨永峰
- 关键词：主动轮廓模型红外图像
- 文献传递
- 基于多尺度特征引导的细粒度野生菌图像识别被引量：5
- 2022年
- 鉴于国内野生菌中毒事件频发,拟采用深度学习技术来解决这一社会问题。但由于野生菌图像的类间差异较小,图像背景复杂,细粒度识别精度较低。针对这一问题,提出了一种改进的ResNeXt50网络。首先设计了一种多尺度特征引导(MSFG)模块,通过短连接引导网络充分学习和利用低级特征与高级特征;接着采用改进的注意力机制模块来减少网络对复杂背景的学习;最后对模型中的不同层级特征进行融合,利用得到的联合特征进行识别。实验结果表明,所提改进模型在测试集上的准确率可以达到96.47%,较未改进的ResNeXt50网络,在准确率上提升了2.64个百分点。对比结果显示,相较VGG19、DenseNet121、Inception_v3、ResNet50、ShuffleNet_v2这5个网络模型,所提改进模型在准确率上分别提升了8.10个百分点、5.13个百分点、3.24个百分点、3.30个百分点、4.25个百分点。
- 张志刚余鹏飞李海燕李红松
- 关键词：图像识别细粒度多尺度
- 基于多级区域选择与跨层特征融合的野生菌分类
- 2024年
- 近年来误食有毒野生菌导致的中毒事件频发,严重危害人们的身体健康,这使得准确鉴别野生菌变得尤为重要。然而,现有的野生菌分类算法在处理背景噪声大、类间差异小和类内差异大的图片时容易出现识别错误的问题。为了解决这一问题,提出一种基于Vision Transformer(ViT)架构结合多级区域选择和跨层特征融合的野生菌分类算法。该算法旨在捕获具有强鉴别力的特征,以确保网络能够聚焦在主要信息上,并提高分类的准确性。首先采用ViT作为网络框架,以提取野生菌图像的特征和全局上下文信息。其次设计多头自注意力选择模块,用于提取具有鉴别力的token,并通过自适应分配算法为不同层级的编码层确定抽取token的数量。最后为进一步提升分类性能,引入跨层特征融合策略和标签平滑损失进行拟合训练,从而减少细节信息的丢失。为使网络对野生菌图像特征的学习更具针对性,自建野生菌数据集。实验结果表明,所提出的算法与基线算法相比,分类精度有了显著提高,准确率达到98.65%。
- 李俊仪李向阳龙朝勋李海燕李红松余鹏飞
- 关键词：图像分类自适应分配
- 基于图像处理的铅笔画绘制方法及装置
- 本发明实施例提出一种基于图像处理的铅笔画绘制方法及装置，所述方法包括：对输入图像进行图像处理获得所述输入图像的轮廓图；将所述输入图像的色调图与所述输入图像所在类的铅笔画的色调拟合曲线进行直方图匹配，生成匹配后的色调图，由...
- 普园媛闫莉张梦晨徐丹袁国武钱文华余鹏飞周浩李红松
- 文献传递
- 基于Contourlet域的维纳滤波的图像复原
- 由于Contourlet能更好的表示图像的边缘和细节,因此把Contourlet应用在去噪上能有很好的表现.而现实生活中采集到的图像往往是既模糊又有噪声.所以处理图像时不仅要处理噪声,还要关注对图像模糊的处理.本文提出了...
- 罗谧李红松
- 关键词：图像去噪维纳滤波CONTOURLET变换图像复原图像处理
- 文献传递
- 基于注意力自身线性融合的弱监督细粒度图像分类算法被引量：5
- 2021年
- 随着人工智能的飞速发展,计算机视觉领域对图像的分类任务不仅仅限于识别出物体的大类,更需要对同一类别的图像进行更加细致的子类划分。为了有效区分出类间的微小差异以及减少背景因素的干扰,提出了一种基于AABP的细粒度分类算法。首先,通过Inception V3预训练模型提取全局图像特征,并利用深度可分离卷积在特征映射上预测出局部注意力区域;然后,应用弱监督数据增强网络(WS-DAN)的算法将增强后的图像反馈回网络中,以此加强网络的泛化能力,防止过拟合;最后,将进一步提取的注意力特征区域在AABP网络中进行线性融合,以提升分类的精度。实验结果表明,该算法在数据集CUB-200-2011上达到88.51%的准确率、97.65%的top5准确率,在Stanford Cars数据集上到89.77%的准确率、99.27%的top5准确率,在FGVC-Aircraft数据集上到93.5%的准确率、97.96%的top5准确率。
- 陆鑫伟余鹏飞李海燕李红松丁文谦
