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Mask R-CNN中特征不平衡问题的全局信息融合方法
被引量：
5
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作者
文韬
周稻祥
李明
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期256-260,268,共6页
特征不平衡问题是影响神经网络检测效率的关键因素。针对Mask R-CNN中的特征不平衡问题,提出一种基于全局特征金字塔网络(GFPN)的信息融合方法。通过将GFPN产生的不同大小特征相融合,生成包含全局语义信息的特征网络,并采用反向过程对...
特征不平衡问题是影响神经网络检测效率的关键因素。针对Mask R-CNN中的特征不平衡问题,提出一种基于全局特征金字塔网络(GFPN)的信息融合方法。通过将GFPN产生的不同大小特征相融合,生成包含全局语义信息的特征网络,并采用反向过程对原始特征层进行重新标度,从而使得每个特征层均含有全局语义信息。实验结果表明,与原始基于Mask R-CNN的方法相比,该方法的检测精度提升4~6个百分点,而检测时间仅增加0.112 s。
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关键词
特征
不平衡
全局特征金字塔网络
语义信息
Mask
R-CNN方法
深度学习
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职称材料
题名
Mask R-CNN中特征不平衡问题的全局信息融合方法
被引量：
5
1
作者
文韬
周稻祥
李明
机构
太原理工大学大数据学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期256-260,268,共6页
基金
国家自然科学基金(11771321)
山西省科技厅社会发展科技攻关计划(201703D321032)。
文摘
特征不平衡问题是影响神经网络检测效率的关键因素。针对Mask R-CNN中的特征不平衡问题,提出一种基于全局特征金字塔网络(GFPN)的信息融合方法。通过将GFPN产生的不同大小特征相融合,生成包含全局语义信息的特征网络,并采用反向过程对原始特征层进行重新标度,从而使得每个特征层均含有全局语义信息。实验结果表明,与原始基于Mask R-CNN的方法相比,该方法的检测精度提升4~6个百分点,而检测时间仅增加0.112 s。
关键词
特征
不平衡
全局特征金字塔网络
语义信息
Mask
R-CNN方法
深度学习
Keywords
feature imbalance
Global Feature Pyramid Network(GFPN)
semantic information
Mask R-CNN method
deep learning
分类号
TP391.41 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Mask R-CNN中特征不平衡问题的全局信息融合方法
文韬
周稻祥
李明
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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