计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

计算机视觉是一门综合性的学科，研究方法涵盖多个领域，包括计算机、信号、物理、数学、神经与认知等。本文旨在为该领域的研究者提供更多论文选题灵感，助力其找到合适的研究切入点。

1.E-HRNet：基于挤压和激励的增强语义分割

https://doi.org/10.3390/electronics12173619

本文概述了基于卷积神经网络的语义分割模型中空间与全局上下文信息丢失的问题，并提出一种结合注意力机制的高分辨率网络增强方法。

选题方向参考

未来研究可重点关注以下方向：

(1) 聚焦于模型调优，即系统地探索适用于该架构的优化器、学习率策略与超参数组合，以充分释放模型潜力；

(2) 在注意力机制创新方面，需设计更契合高分辨率并行结构的定制化注意力模块，超越现有SE块，以实现更精准的全局上下文建模；

(3) 特征融合与上采样方法亦是关键突破口，需开发新颖的策略来更有效地聚合多尺度特征并减少上采样过程中的信息损失，从而提升细节分割精度。这些方向将共同推动高精度、高效率语义分割模型的发展。

2.一种用于面部表情识别的双向注意力混合特征网络

https://doi.org/10.3390/electronics12173595

本文提出了一种用于面部表情识别、兼具鲁棒性与轻量化特点的创新网络——双方向注意力混合特征网络。

选题方向参考

未来研究可重点关注以下方向：

(1) 模型轻量化与效率的进一步优化，探索如何更精简地设计混合卷积核策略与双方向注意力机制，以实现在移动或嵌入式设备上的高效部署；

(2) 注意力机制的多维度拓展，尝试将当前二维平面注意力延伸至时空维度，以支持动态序列表情或视频场景下的识别；

(3) 跨领域与多任务适应性研究也具有重要意义，可验证该网络结构在其他细粒度图像分类任务 (如姿态识别、物体检测) 中的泛化能力，或探索其在多模态融合 (如结合语音、生理信号) 情感计算中的应用潜力。

3.基于边界的脑部MRI分类的深度多示例卷积变换框架

https://doi.org/10.3390/electronics13050980

本文提出了一种基于脑部解剖标志点的多实例卷积-Transformer混合框架 (LD-MILCT)，用于融合多脑区空间与形态信息，以提升阿尔茨海默病和自闭症谱系障碍等脑部疾病的MRI影像分类诊断精度。

选题方向参考

未来研究可重点关注以下方向：

(1) 标志点检测与模型联合优化，探索将标志点检测从预处理步骤转变为可微分、端到端的学习模块，以增强整体框架的适应性与鲁棒性；

(2) 计算效率与可扩展性提升，针对Transformer模块在处理3D医学影像时仍存在的计算负担，可研究更轻量的自注意力变体或稀疏注意力机制，以支持更高分辨率或多模态数据输入；

(3) 多实例学习机制的深化也值得探索，例如设计更精细的实例关系建模策略，或引入可解释性机制以关联模型决策与临床相关的脑区异常模式，从而增强诊断结果的可信度与临床实用性。

4.基于YOLOv10的高效织物分类和目标检测

https://doi.org/10.3390/electronics13193840

本文提出了一种基于YOLOv10模型的织物分类与缺陷检测新方法，验证了其在纺织行业自动化质检与库存管理中的应用潜力。

选题方向参考

本研究虽验证了YOLOv10在织物检测上的优越性，但未来研究仍可沿以下方向深化：

(1) 模型架构的深度定制与优化是关键，需基于YOLOv10框架，系统探索主干网络、特征金字塔及检测头中层级、滤波器与输出尺寸的针对性调整，并对比单阶段与两阶段检测器在不同纺织场景下的性能权衡，以寻求最优的精度-速度平衡点；

(2) 数据集与场景的拓展也至关重要，应构建涵盖更复杂纹理、更多缺陷类型及动态产线环境的大规模、高质量织物图像数据集，并研究融合多源数据 (如机器实验传感数据) 以提升模型在复杂工业条件下的鲁棒性与泛化能力；

(3) 实时性与部署优化亦是实用化的核心，需在边缘计算设备上深入评估模型的帧率与能效，并探索轻量化、量化及硬件加速方案，以实现真正高效可靠的实时检测系统。

5.面向采摘机器人的低功耗设备上的轻量级草莓实例分割

https://doi.org/10.3390/electronics12143145

本文提出了一种名为StrawSeg的轻量级单阶段实例分割框架，旨在解决采摘机器人在复杂果园环境中对草莓进行实时精确定位的挑战。

选题方向参考

未来工作可聚焦于以下方向：

(1) 模型通用性与跨作物适配，探索该轻量级单阶段架构在不同果蔬 (如葡萄、番茄) 及更复杂遮挡场景下的泛化能力，并研究针对不同作物形态的特征聚合策略调整；

(2) 边缘设备部署的深度优化是关键，需在更多低功耗平台 (如树莓派、国产AI芯片) 上评估性能，并探索模型量化、剪枝及神经网络架构搜索技术，以在严格资源约束下进一步提升实时性；

(3) 系统集成与鲁棒性提升亦值得关注，可研究融合多模态传感数据 (如深度、近红外) 以增强在多变光照和密集遮挡环境下的分割稳定性，并构建闭环系统验证其在真实机器人采摘任务中的端到端效能。

• Electronics 期刊介绍

主编：Flavio Canavero, Politecnico di Torino, Italy

期刊涵盖的研究领域包括但不限于：电子材料、微电子学、光电子学、工业电子、电力电子、生物电子、微波和无线通信、计算机科学与工程、系统与控制工程、电路和信号处理、半导体器件、人工智能、电动和自动驾驶汽车、量子电子等。期刊致力于快速发表与广泛电子领域相关的最新技术突破以及前沿发展。

2024 Impact Factor：2.6

2024 CiteScore：6.1

Time to First Decision：16.8 Days

Acceptance to Publication：2.4 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/electronics