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基于定位置信度加权的半监督目标检测算法: 1; 作者冯泽恒王丰《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期249-258,共10页; 为解决伪标签筛选过程的位置噪声数据问题,提出了基于定位置信度加权的Soft Teacher-LAH半监督目标检测算法。通过离散化目标检测网络定位分支的预测输出,引入具有定位感知功能的输出结构LAH。基于LAH预测输出,定义一种衡量定位精度的... 展开更多; 关键词目标检测半监督学习伪标签位置噪声定位置信度定位损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于区域掩码对比蒸馏的遥感图像目标检测被引量：1: 2; 作者周杰周子龙 +2 位作者罗岩刘瑞赵满艳《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期761-771,共11页; 为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征... 展开更多; 关键词遥感图像目标检测区域掩码对比蒸馏旋转定位损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型: 3; 作者程小辉黄云天张瑞芳《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1927-1934,共8页; 针对道路场景下红外目标遮挡、缺乏纹理细节而导致目标误检、漏检的问题,提出一种基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型(MSC-YOLO)。以YOLOv7-tiny作为基线模型,首先,在MobileNetV3的不同中间特征层引入多尺度金字... 展开更多; 关键词红外道路场景检测多尺度加权坐标注意力轻量化定位损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合结构重参数化变换的气体泄漏红外检测被引量：3: 4; 作者庄宏张印辉 +1 位作者何自芬曹辉柱《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期187-201,共15页; 针对常规工业气体泄漏检测装置需泄漏扩散到一定范围并与传感器接触时才能响应的不足,提出一种融合结构重参数化变换的红外非接触式检测网络模型GRNet。GRNet模型采用Mosaic-Gamma变换的预处理方法增加泄漏样本数量并提高图像对比度以... 展开更多; 关键词目标检测气体泄漏检测定位损失函数图像预处理聚类分析结构重参数化; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向无人机遥感场景的轻量级小目标检测算法被引量：12: 5; 作者胡清翔饶文碧熊盛武《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期169-177,共9页; 在基于深度学习的目标检测算法中,YOLO算法因兼具速度与精度的优势而备受关注,但是将其应用于无人机遥感领域时存在检测速度较慢、计算资源要求较高、小目标检测精度不佳等问题。为此,提出基于YOLO的轻量级小目标检测算法SS-YOLO。使用... 展开更多; 关键词小目标检测 YOLO网络轻量级网络双向特征金字塔定位损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的BR-YOLOv3目标检测网络被引量：5: 6; 作者宦海陈逸飞 +2 位作者张琳李鹏程朱蓉蓉《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期186-193,共8页; 在目标检测任务中不同目标间尺寸差异较大,导致多尺寸目标难以被有效检测。基于YOLOv3提出BR-YOLOv3目标检测网络。利用空洞卷积提升网络层感受野尺寸的特性,使用不同数量、尺寸、膨胀率的卷积构建多层并行的空洞感受野模块。通过双向... 展开更多; 关键词目标检测目标尺寸差异空洞感受野模块双向特征金字塔定位损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于定位置信度加权的半监督目标检测算法: 1; 作者冯泽恒王丰; 机构广东工业大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期249-258,共10页; 基金国家自然科学基金(61901124) 广东省自然科学基金(2021A1515012305) 广州市基础研究计划项目(202102020856)。; 文摘为解决伪标签筛选过程的位置噪声数据问题,提出了基于定位置信度加权的Soft Teacher-LAH半监督目标检测算法。通过离散化目标检测网络定位分支的预测输出,引入具有定位感知功能的输出结构LAH。基于LAH预测输出,定义一种衡量定位精度的置信度指标,设计基于该置信度加权的无监督定位损失函数,降低伪标签位置噪声对模型训练的负面影响。实验结果表明了该算法的性能优势,针对微软COCO数据集,在有标注数据占比训练集分别为1%、5%和10%的场景下,该算法相比于现有Soft Teacher方案的平均精度分别提高了1.1、1.2和1.5个百分点;针对PASCAL VOC数据集,在使用VOC07和VOC12分别作为有标注和无标注训练数据的场景下,该算法相比Soft Teacher方案的平均精度提高了1.6个百分点。; 关键词目标检测半监督学习伪标签位置噪声定位置信度定位损失函数; Keywords object detection semi-supervised learning pseudo-labels location noise localization confidence localiza-tion loss function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于区域掩码对比蒸馏的遥感图像目标检测被引量：1: 2; 作者周杰周子龙罗岩刘瑞赵满艳; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期761-771,共11页; 基金国家自然科学基金面上资助项目(61971167,62101274,62101275)。; 文摘为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征掩码.其次,结合对比蒸馏算法,通过对教师网络和学生网络的区域掩码进行对比学习,使学生网络更加充分地吸收教师网络在目标特征纹理检测方面的知识.同时,在检测阶段引入了一种旋转定位损失算法,该算法通过量化真实边界框和预测边界框之间的格点向量差来进行损失估计,从而减小了预测边界框与真实边界框之间的旋转损失.结果表明,改进算法的均值平均精度在DOTA和HRSC2016数据集上分别较传统算法提高了3.57%和5.22%.; 关键词遥感图像目标检测区域掩码对比蒸馏旋转定位损失函数; Keywords remote sensing image object detection region mask contrastive distillation rotational positioning loss; 分类号 TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型: 3; 作者程小辉黄云天张瑞芳; 机构桂林理工大学信息科学与工程学院广西嵌入式技术与智能系统重点实验室(桂林理工大学) 桂林理工大学机械与控制工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1927-1934,共8页; 基金广西创新驱动发展专项(桂科AA18118009)。; 文摘针对道路场景下红外目标遮挡、缺乏纹理细节而导致目标误检、漏检的问题,提出一种基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型(MSC-YOLO)。以YOLOv7-tiny作为基线模型,首先,在MobileNetV3的不同中间特征层引入多尺度金字塔模块PSA(Pyramid Split Attention),设计一种多尺度特征提取的轻量化主干提取网络MSM-Net(Multi-Scale Mobile Network),解决固定大小卷积核造成的特征污染问题,提高对于不同尺度目标的细粒度提取能力;其次,在特征融合网络融入加权坐标注意力(WCA)机制,叠加从中间特征图垂直和水平空间方向上获取的目标位置信息,增强目标特征在不同维度上的融合能力;最后,替换定位损失函数为高效交并比(EIoU),分别计算预测框和真实框的长、宽影响因子,提高收敛速度。在Flir数据集上进行验证实验,与YOLOv7-tiny模型相比,在mAP(IoU=0.5)仅降低0.7个百分点的前提下,MSC-YOLO的参数量减少67.3%,浮点运算次数减少54.6%,模型大小减小60.5%,帧率在RTA 2080Ti上达到101,在检测性能和轻量化上达到平衡,满足红外道路场景的实时检测需求。; 关键词红外道路场景检测多尺度加权坐标注意力轻量化定位损失函数; Keywords infrared road scene detection multi-scale Weighted Coordinate Attention(WCA) lightweight positioning loss function; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合结构重参数化变换的气体泄漏红外检测被引量：3: 4; 作者庄宏张印辉何自芬曹辉柱; 机构昆明理工大学机电工程学院; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期187-201,共15页; 基金国家自然科学基金(Nos.62061022,62171206)。; 文摘针对常规工业气体泄漏检测装置需泄漏扩散到一定范围并与传感器接触时才能响应的不足,提出一种融合结构重参数化变换的红外非接触式检测网络模型GRNet。GRNet模型采用Mosaic-Gamma变换的预处理方法增加泄漏样本数量并提高图像对比度以增强模型的鲁棒性;通过K-means聚类分析出适用于气体泄漏红外检测的候选框以预置模型参数;优化定位损失函数以提高模型对泄漏区域的定位准确性;采用改进后的轻量化网络RepVGG模块重构特征提取网络增强模型的特征提取能力,以实现轻量化并提高检测精度。实验结果表明,GRNet模型对氨气泄漏的平均检测精度达到94.90%,单张图像平均检测时间达到3.40 ms。采用伪色彩映射实现泄漏浓度的视觉感知效果,采用PyQt5将GRNet模型进行封装实现气体泄漏红外检测系统界面的可视化并在Jetson Nano B01嵌入式实验平台部署该模型,验证了实际工程应用的可行性和有效性,为开发气体泄漏非接触探测装置以保障涉气企业的安全生产和稳定运行提供一种有效的检测算法。; 关键词目标检测气体泄漏检测定位损失函数图像预处理聚类分析结构重参数化; Keywords Target detection Gas leak detection Localization loss function Image pre-processing Cluster analysis Structural re-parameterization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向无人机遥感场景的轻量级小目标检测算法被引量：12: 5; 作者胡清翔饶文碧熊盛武; 机构武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉理工大学三亚科教创新园; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期169-177,共9页; 基金国家自然科学基金(62176194) 湖北省科技创新计划项目(2020AAA001) 武汉理工大学三亚科教创新园项目(2021KF0031)。; 文摘在基于深度学习的目标检测算法中,YOLO算法因兼具速度与精度的优势而备受关注,但是将其应用于无人机遥感领域时存在检测速度较慢、计算资源要求较高、小目标检测精度不佳等问题。为此,提出基于YOLO的轻量级小目标检测算法SS-YOLO。使用轻量的主干网络提升算法的推理速度,根据特征金字塔网络分治思想,加入下采样倍数为4的高分辨特征图P2用于检测微小目标。为解决高分辨率特征图(P2、P3)中语义信息不足的问题,构建结合自适应融合因子的语义增强上采样模块。针对定位损失函数中IoU度量方法对目标尺寸敏感所带来的影响小目标定位精确性的问题,设计结合归一化Wasserstein距离度量方法与中心点距离惩罚项的L_(CNWD)定位回归损失函数。实验结果表明,与YOLOv5s以及最新的YOLOv7-tiny相比,改进后的SS-YOLO模型参数量分别减少了31.3%和20.6%,与YOLOv7-tiny相比,mAP在VisDrone与AI-TOD数据集上分别提升了7.5和7.0个百分点;与YOLOv5s相比,mAP分别提升了2.3和3.6个百分点。当输入图片尺寸为800×800像素时,SS-YOLO的FPS为110帧/s,能够在满足无人机等边缘设备实时检测的同时,显著提升小目标的检测结果。; 关键词小目标检测 YOLO网络轻量级网络双向特征金字塔定位损失函数; Keywords small object detection YOLO network lightweight network bidirectional feature pyramid localization loss function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的BR-YOLOv3目标检测网络被引量：5: 6; 作者宦海陈逸飞张琳李鹏程朱蓉蓉; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期186-193,共8页; 基金国家自然科学基金(41671345)。; 文摘在目标检测任务中不同目标间尺寸差异较大,导致多尺寸目标难以被有效检测。基于YOLOv3提出BR-YOLOv3目标检测网络。利用空洞卷积提升网络层感受野尺寸的特性,使用不同数量、尺寸、膨胀率的卷积构建多层并行的空洞感受野模块。通过双向特征金字塔结构实现浅深层特征的双向融合,提升浅层预测分支分类、深层预测分支目标定位能力。使用LOSSGIOU定位损失函数实现目标回归过程整体化,从而降低目标漏检率。实验结果表明,BR-YOLOv3目标检测网络在Pascal VOC测试集上的测试平均精度均值达到79.24%,相比原网络提升3.52个百分点,且在检测精度上优于SSD、Faster RCNN等主流目标检测网络。; 关键词目标检测目标尺寸差异空洞感受野模块双向特征金字塔定位损失函数; Keywords object detection object size difference atrous receptive field module Bidirectional Feature Pyramid Network(BiFPN) location loss function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于定位置信度加权的半监督目标检测算法	冯泽恒王丰	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于区域掩码对比蒸馏的遥感图像目标检测	周杰周子龙罗岩刘瑞赵满艳	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型	程小辉黄云天张瑞芳	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	融合结构重参数化变换的气体泄漏红外检测	庄宏张印辉何自芬曹辉柱	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向无人机遥感场景的轻量级小目标检测算法	胡清翔饶文碧熊盛武	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2023	12	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种改进的BR-YOLOv3目标检测网络	宦海陈逸飞张琳李鹏程朱蓉蓉	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料