为实现图像文本检索中图像与文本的精确语义连接，提出一种基于特征增强和语义相关性匹配（FESCM）的图像文本检索方法。首先，通过特征增强表示模块，引入多头自注意力机制增强图像区域特征和文本单词特征，以减少冗余信息对图像区域和文本单词对齐的干扰；其次，通过语义相关性匹配模块，不仅利用局部匹配捕获局部显著对象之间的对应相关性，还把图像背景信息融入图像全局特征，利用全局匹配实现精确的全局语义相关性；最后，通过局部匹配分数和全局匹配分数获取图像和文本的最终匹配分数。实验结果表明，基于FESCM的图像文本检索方法在Flickr8k和Flickr30k基准数据集上的召回率总值比扩展的视觉语义嵌入方法分别提升了5.7和7.5个百分点，在MS-COCO数据集比双流层次相似度推理方法提升了3.7个百分点。因此该方法可以有效提高图像文本检索的准确度，实现图像与文本的语义连接。

针对肺结节计算机辅助检测（CAD）系统中肺结节形态各异难以检测带来的敏感度低、假阳性率高的问题，提出一种基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法。在第一阶段，以更加紧凑的双路径网络（DPN）为骨干网络，并结合特征金字塔网络（FPN）进行多尺度预测，以获取不同层次的特征信息，同时嵌入全局注意力机制（GAM）来细化学习要强调的语义特征，并提高算法的敏感度；在第二阶段，提出一种假阳性抑制网络，以获得最终分类预测结果；在训练阶段，采用焦点损失函数和多种数据增强技术来处理数据不平衡问题。在公开数据集LUNA16 （LUng Nodule Analysis 2016）上的实验结果显示：仅有第一阶段的算法的竞争性能指标（CPM）达到了0.908，而加入假阳性抑制网络后算法的CPM达到了0.933，这与经典算法基于最大强度投影（MIP）的卷积神经网络（CNN）算法相比提升了1.1个百分点；而消融实验的结果表明DPN、FPN、GAM对于提升检测敏感度是有作用的。以上证明了所提出的两阶段检测算法可以获取多尺度结节信息，提高肺结节检测的敏感度，并且降低假阳性率。

雾天拍摄的图片存在颜色失真、细节模糊等问题，会对图片的质量造成一定影响。许多基于深度学习的方法虽然在去除合成的均匀雾霾图片上具有很好的效果，但在最新的NTIRE挑战赛中引入的真实非均匀去雾数据集上效果较差。主要原因是非均匀雾霾的分布较复杂，纹理细节在去雾过程中很容易丢失，并且该数据集的样本数量有限，容易产生过拟合。因此提出了一种双分支生成器的条件生成对抗网络（DB-CGAN）。其中，一条分支以U-net为基础架构，通过“加强-整合-减去”的策略在解码器中加入增强模块，从而增强解码器中特征的恢复，并使用密集特征融合为非相邻层级建立足够的连接。另一分支使用多层残差的结构来加快网络的训练，并串联大量的通道注意力模块，以最大限度地提取更多的高频细节特征。最后，使用一个简单有效的融合子网来融合两个分支。在实验中，所提模型在评价指标峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）上明显优于先前的暗通道先验（DCP）、一体化去雾网络（AODNet）、门控上下文聚合网络（GCANet）、多尺度增强去雾网络（MSBDN）去雾模型。实验结果表明，所提出的网络能够在非均匀去雾数据集上具有更好的性能。