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题名抗锯齿无锚框目标检测模型
被引量：1
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作者
冉梦影
杨文柱
尹群杰
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机构
河北大学网络空间安全与计算机学院
河北省机器视觉工程研究中心
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第1期116-123,176,共9页
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文摘
为了提升无锚框目标检测模型对物体多尺度检测性能,并实现检测速度与精度的最佳折中,提出一种具有抗锯齿能力的无锚框目标检测模型。下采样操作中,使用分组自适应低通滤波器解决网络中存在的锯齿问题;并联不同空洞率的空洞卷积进行多尺度特征融合,扩大神经元感受野范围。防止在模型训练过程中破坏网络参数,对损失函数进行实验讨论,替换为smooth L1 Loss函数。实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上mAP指标达到了82.1%,FPS达到了32,与CenterNet-ResNet101相比,mAP提升了4.3%,FPS提升了18.5%。
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关键词
目标检测
无锚框
锯齿问题
空洞卷积
损失函数
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Keywords
Object detector
Anchor-free
Aliasing
Atrous convolution
Loss function
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分类号
TU301.1
[建筑科学—结构工程]
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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