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基于上下文信息融合的改进Vovnet遥感目标检测算法
1
作者
张照珩
刘云清
+1 位作者
颜飞
张琼
《电光与控制》
北大核心
2025年第4期37-43,共7页
针对遥感图像目标检测面临目标分布密集、背景复杂、小目标众多等问题,在Vovnet算法的基础上进行改进,在特征提取主干网络中加入CoT全局特征提取模块,协同跨视角的特征提取,在多个尺度上保留了感受野的视角信息,以结合不同尺度目标的上...
针对遥感图像目标检测面临目标分布密集、背景复杂、小目标众多等问题,在Vovnet算法的基础上进行改进,在特征提取主干网络中加入CoT全局特征提取模块,协同跨视角的特征提取,在多个尺度上保留了感受野的视角信息,以结合不同尺度目标的上下文信息并增强视觉表示;同时在FPN的基础上设计了上下文信息融合模块MSSFPN,建立在深层特征图上,在尺度维度对图像特征进行融合以增强目标的特征表示;引入深度超参数化卷积层进行预测,对每个通道的特征图使用独立的权重,使网络适应不同尺度所提取的图像特征,以提高检测精度。改进的算法在公开的Visdrone数据集中的目标检测平均精度均值(mAP)相较于原始Vovnet算法提升6.80个百分点,同样优于其他目标检测算法。实验结果进一步验证了所改进算法在遥感图像目标检测方面的高精度和有效性。
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关键词
遥感图像
目标检测
Vovnet
上下文信息融合
自注意力
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职称材料
一种融合上下文信息及自适应感受野的多尺度目标检测算法
2
作者
张婷
兰时勇
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第10期314-318,共5页
目标检测在实际应用各类复杂场景中面临着诸多的挑战,如目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等。为了提高多尺度目标检测的性能,提出一种改进的特征金字塔(FPN)的目标检测算法。以特征金字塔网络框架为基础引入上下文信息融合模块,充分利...
目标检测在实际应用各类复杂场景中面临着诸多的挑战,如目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等。为了提高多尺度目标检测的性能,提出一种改进的特征金字塔(FPN)的目标检测算法。以特征金字塔网络框架为基础引入上下文信息融合模块,充分利用目标对象与其周围环境的关联属性,增强宽动态尺度范围的目标对象的特征表征,提高不同尺度目标的辨识能力。此外,构建一个跨通道注意机制,自适应调整不同尺度目标特征的通道灵敏度,学习到适应目标尺度的感受野范围。该算法在Pascal VOC数据集训练验证,其平均精确率(mAP)比基准方法提高了3%。
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关键词
目标检测
上下文信息融合
跨通道注意力机制
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职称材料
题名
基于上下文信息融合的改进Vovnet遥感目标检测算法
1
作者
张照珩
刘云清
颜飞
张琼
机构
长春理工大学电子信息工程学院
吉林省智能感知与信息处理科技创新中心
出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第4期37-43,共7页
基金
吉林省科技厅项目(20230203142SF)。
文摘
针对遥感图像目标检测面临目标分布密集、背景复杂、小目标众多等问题,在Vovnet算法的基础上进行改进,在特征提取主干网络中加入CoT全局特征提取模块,协同跨视角的特征提取,在多个尺度上保留了感受野的视角信息,以结合不同尺度目标的上下文信息并增强视觉表示;同时在FPN的基础上设计了上下文信息融合模块MSSFPN,建立在深层特征图上,在尺度维度对图像特征进行融合以增强目标的特征表示;引入深度超参数化卷积层进行预测,对每个通道的特征图使用独立的权重,使网络适应不同尺度所提取的图像特征,以提高检测精度。改进的算法在公开的Visdrone数据集中的目标检测平均精度均值(mAP)相较于原始Vovnet算法提升6.80个百分点,同样优于其他目标检测算法。实验结果进一步验证了所改进算法在遥感图像目标检测方面的高精度和有效性。
关键词
遥感图像
目标检测
Vovnet
上下文信息融合
自注意力
Keywords
remote sensing images
target detection
Vovnet
context information fusion
self-attention
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种融合上下文信息及自适应感受野的多尺度目标检测算法
2
作者
张婷
兰时勇
机构
四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第10期314-318,共5页
基金
四川省科技厅重点研发项目(2021YFG0300)
视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室开放研究项目。
文摘
目标检测在实际应用各类复杂场景中面临着诸多的挑战,如目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等。为了提高多尺度目标检测的性能,提出一种改进的特征金字塔(FPN)的目标检测算法。以特征金字塔网络框架为基础引入上下文信息融合模块,充分利用目标对象与其周围环境的关联属性,增强宽动态尺度范围的目标对象的特征表征,提高不同尺度目标的辨识能力。此外,构建一个跨通道注意机制,自适应调整不同尺度目标特征的通道灵敏度,学习到适应目标尺度的感受野范围。该算法在Pascal VOC数据集训练验证,其平均精确率(mAP)比基准方法提高了3%。
关键词
目标检测
上下文信息融合
跨通道注意力机制
Keywords
Object detection
Context information extraction
Cross-channel attention mechanism
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于上下文信息融合的改进Vovnet遥感目标检测算法
张照珩
刘云清
颜飞
张琼
《电光与控制》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
一种融合上下文信息及自适应感受野的多尺度目标检测算法
张婷
兰时勇
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
0
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职称材料
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