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一种小尺度目标检测卷积神经网络设计 被引量：1
1
作者 丛龙剑 刘燕欣 +4 位作者 靳松直 郝梦茜 刘严羊硕 周斌 张辉 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S01期146-153,共8页
航天装备的智能感知技术受距离与探测手段的制约,面临着检测目标尺度小的问题,深度卷积神经网络是目前目标检测的主要技术手段,但小尺度目标在卷积神经网络前向计算过程中,由于多次下采样的网络结构会损失较多的特征信息而不利于目标检... 航天装备的智能感知技术受距离与探测手段的制约,面临着检测目标尺度小的问题,深度卷积神经网络是目前目标检测的主要技术手段,但小尺度目标在卷积神经网络前向计算过程中,由于多次下采样的网络结构会损失较多的特征信息而不利于目标检测。特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)是一种广泛应用于小尺度目标检测的网络设计,采用主干网络低层特征与高层特征上采样相融合的方式。提出将特征图放大尺寸的网络设计方法,并对网络分离提升主干网络低/高层特征图与小/大尺度目标的匹配度,设计了一种特征漏斗网络(feature funnel networks,FFN)。经实验验证,特征漏斗网络相较于同级别网络在小尺度目标数据集VisDrone中获得了更高的检测精度与召回率而不损失过多的速度。 展开更多
关键词 智能感知 卷积神经网络 小尺度目标检测
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基于直方图特征蒸馏的密集交通目标检测
2
作者 张亿鸿 钟铭恩 +2 位作者 谭佳威 范康 李正峰 《汽车工程》 北大核心 2025年第4期636-644,679,共10页
密集交通场景下的多类交通参与者目标检测仍是一项颇具挑战的视觉任务,对于交通管理和安全至关重要。为此,针对密集交通参与者的局部遮挡和小尺度特点,提出一种深度神经网络检测算法DSODet。首先采用轻量化的CSPDarkNet网络提取交通图... 密集交通场景下的多类交通参与者目标检测仍是一项颇具挑战的视觉任务,对于交通管理和安全至关重要。为此,针对密集交通参与者的局部遮挡和小尺度特点,提出一种深度神经网络检测算法DSODet。首先采用轻量化的CSPDarkNet网络提取交通图像特征;然后设计了多尺度特征融合上采样模块以增强对难检测目标的表达能力;随后增加高分辨率检测分支来提升对小尺度目标的检测能力;最后,提出直方图特征蒸馏训练方法,通过最小化教师模型与学生模型相同层特征直方图的交集比,来有效引导学生模型训练,实现参数优化与轻量化。实验结果表明,DSODet对交通参与者的平均检测精度为66.9%,对局部遮挡的小尺度目标为13.0%,均超越现有主流算法,模型参数量仅为2.9 M,体现了对边缘设备的友好性。相关代码将在https://github.com/XMUT-Vsion-Lab分享。 展开更多
关键词 目标检测 密集交通 小尺度目标 局部遮挡 直方图特征蒸馏
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水下目标LFM回波的小波尺度谱重排及匹配检测 被引量：1
3
作者 王强 潘翔 王孝伟 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期70-75,共6页
在浅水混响限条件下,为提高水下小尺度目标检测性能,结合宽带线性调频(LFM)信号回波目标信息量大、混响背景相关性弱的特点,提出对目标宽带回波进行时频谱重排压制混响,再进行匹配检测的方法.通过比较目标回波的短时傅里叶变换和小波尺... 在浅水混响限条件下,为提高水下小尺度目标检测性能,结合宽带线性调频(LFM)信号回波目标信息量大、混响背景相关性弱的特点,提出对目标宽带回波进行时频谱重排压制混响,再进行匹配检测的方法.通过比较目标回波的短时傅里叶变换和小波尺度重排谱时频表征,发现小波尺度谱重排能较好地实现目标信号和耦合混响的分离.再结合匹配滤波的定位特性设计基于小波尺度重排谱的时频匹配检测器.仿真和测试数据分析表明,文中方法的检测性能优于传统匹配滤波约4 dB,在混响背景下,时频匹配滤波器仍能对水下目标进行有效定位,且能较好抑制旁瓣. 展开更多
关键词 线性调频信号 小尺度目标 主动探测 小波尺度谱 谱重排
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基于双关键点的拥挤行人检测方法
4
作者 沈继锋 盛常宝 +1 位作者 陈逸飞 左欣 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期140-148,共9页
针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题,提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点,有效提取和融合行人的判别语义特征,从而显著降低行人的漏检率.首先,... 针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题,提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点,有效提取和融合行人的判别语义特征,从而显著降低行人的漏检率.首先,在深层聚合主干特征网络上引入可变形卷积来扩大感受野,增强人体模式的语义信息;其次,设计了一种基于关键点组合的双分支联合检测模块,通过重新定义不同分支的正样本,强化小尺度与遮挡目标的语义信息;最后,借助非极大值抑制算法融合双分支检测结果.结果表明:在CityPerson验证数据集的普通、小尺度与严重遮挡子集上,文中方法的平均漏检率分别达到8.24%、11.81%和30.59%,特别是对于严重遮挡子集,漏检率相比传统方法ACSP降低15.71%;文中方法检测速度也达到16帧/s;在CrowdHuman上文中方法的平均精度和平均漏检率分别达到86.30%和45.52%.与其他先进方法相比,文中方法在平均精度、漏检率和检测速度方面都呈现出更优异的性能,在密集行人的复杂场景中具有较好的应用价值. 展开更多
关键词 行人检测 拥挤场景 遮挡目标 小尺度目标 双关键点 可变形卷积 双分支融合 非极大值抑制
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基于改进无锚框网络的小尺度车辆目标检测方法 被引量：1
5
作者 刘腾 刘宏哲 +1 位作者 李学伟 徐成 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第10期2799-2804,共6页
小尺度车辆目标检测现已成为交通场景下目标检测中亟待解决的难题。对其中的难点进行研究,提出一种基于无锚框目标检测网络改进的算法。使用自适应特征提取方法,增强小尺度特征的表达,提高小尺度目标的特征提取能力;通过改进特征融合方... 小尺度车辆目标检测现已成为交通场景下目标检测中亟待解决的难题。对其中的难点进行研究,提出一种基于无锚框目标检测网络改进的算法。使用自适应特征提取方法,增强小尺度特征的表达,提高小尺度目标的特征提取能力;通过改进特征融合方法,将浅层信息逐层融合,解决特征丢失的问题。引入注意力增强方法,增加中心点预测能力,解决目标遮挡问题。实验结果表明,该算法在UA-DETRAC数据集上有很好的检测效果,较改进前车辆检测能力有较大提升,满足实时检测的要求,检测速度达到了59,平均精度均值为92.9%。 展开更多
关键词 小尺度车辆目标检测 无锚框目标检测 智慧交通 深度学习 注意力机制
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基于超分辨率特征的小尺度行人检测网络研究 被引量：4
6
作者 赵琬婷 李旭 +1 位作者 董轩 袁建华 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第6期56-60,共5页
为提高路侧交通场景下对小尺度行人目标的检测性能,研究了一种利用超分辨率(SR)特征的小尺度行人检测网络。首先,基于生成对抗思想学习不同尺度行人目标间的特征残差,从而将小尺度行人特征重建为与大尺度行人特征相似的超分辨率特征;并... 为提高路侧交通场景下对小尺度行人目标的检测性能,研究了一种利用超分辨率(SR)特征的小尺度行人检测网络。首先,基于生成对抗思想学习不同尺度行人目标间的特征残差,从而将小尺度行人特征重建为与大尺度行人特征相似的超分辨率特征;并以两步检测网络Faster R-CNN为基本框架,结合特征表征性强且参数少的Inception_v2卷积层结构,采用适应小尺度行人目标的锚框参数和区域特征聚集策略ROI Align;基于超分辨率化的浅层特征实现了对小尺度行人的快速有效检测。最后,利用在路侧视角下采集的行人数据集进行了网络训练和性能测试。实验结果表明:与基准Faster R-CNN相比,提出网络对小尺度行人目标的检测准确率提升了14.7%,召回率提升了24.9%,检测速度提升至10 fps以上。 展开更多
关键词 智能交通 小尺度目标 行人检测 超分辨率
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红外遥感图像目标识别对抗算法研究 被引量：3
7
作者 齐嘉豪 张宇 +4 位作者 万鹏程 李远哲 刘星月 姚爱欢 钟平 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2022年第3期47-53,共7页
针对现有识别对抗算法对小尺度目标攻击效果差、对抗样本中存在大量无意义扰动、扰动生成效率低等问题,以红外遥感为应用背景,基于对抗生成攻击理论提出一种具有较强泛化性的目标识别对抗算法。算法引入空洞卷积和注意力机制构造多通道... 针对现有识别对抗算法对小尺度目标攻击效果差、对抗样本中存在大量无意义扰动、扰动生成效率低等问题,以红外遥感为应用背景,基于对抗生成攻击理论提出一种具有较强泛化性的目标识别对抗算法。算法引入空洞卷积和注意力机制构造多通道变尺度扰动生成网络以克服红外遥感图像存在的小目标问题;同时,基于检测热力图设计滤波器对生成扰动信息进行筛选,实现无意义扰动消除;最后,以第三届“空天杯”全国创新创意大赛复赛所公布数据集为例进行实验分析。与次最优攻击算法相比,本文所提算法的平均攻击成功率提升了0.313,同时将生成对抗样本的平均耗时降低了57.409 s;此外,利用生成的对抗样本去迁移攻击其他类型的检测器,使得YOLOv3检测器、YOLOv5检测器和Faster-RCNN检测器的平均检测精度分别下降了0.032,0.287和0.09。实验结果表明,本文算法在对抗样本物理可实现性、迁移性和生成速度方面都具有显著优势。 展开更多
关键词 红外图像 识别对抗 小尺度目标 对抗生成攻击 物理可实现性 迁移性 攻击算法
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基于改进YOLOv5s的交通信号灯识别方法 被引量：23
8
作者 邓天民 谭思奇 蒲龙忠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期55-62,共8页
交通信号灯的检测与识别是提升无人驾驶系统安全性的关键技术,传统基于深度学习的识别方法不能在精度和速度之间达到较好的平衡,难以满足实际环境下的检测要求。YOLOv5具有网络规模小的优势,适合在交通场景下进行交通信号灯检测。对YOL... 交通信号灯的检测与识别是提升无人驾驶系统安全性的关键技术,传统基于深度学习的识别方法不能在精度和速度之间达到较好的平衡,难以满足实际环境下的检测要求。YOLOv5具有网络规模小的优势,适合在交通场景下进行交通信号灯检测。对YOLOv5网络进行改进,提出TL-YOLOv5s网络用于交通信号灯识别。通过简化主干网络中卷积层的数量提高特征提取效率,同时对残差组件进行密集连接和多层次跨连接,得到2种新的CSP残差结构替换原网络中的残差结构,增强网络特征融合能力,提高识别精度。考虑到交通信号灯的小目标属性,在网络中保留中小目标检测尺度而去除大目标检测尺度,进一步提升识别速率。在法国巴黎LaRA信号灯数据集上进行实验,结果表明,TL-YOLOv5s网络mAP值达到70.1%,相比于基线网络YOLOv5提升6.3个百分点,且检测速度达到22.4 frame/s,能够满足现实环境下的实时性要求。 展开更多
关键词 交通信号灯 目标检测 深度学习 图像处理 小尺度目标
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基于YOLO-TridentNet的车辆检测方法 被引量：9
9
作者 朱茂桃 邢浩 方瑞华 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2020年第11期1-8,共8页
针对YOLOv3算法在检测小尺度目标和较远处车辆时存在漏检现象的问题,在分析该算法检测原理的基础上,对其网络结构进行了修改,提出了一种YOLO-TridentNet网络,将三个平行分支网络进行了参数共享;基于KITTI数据集,训练了YOLOv3和YOLO-Trid... 针对YOLOv3算法在检测小尺度目标和较远处车辆时存在漏检现象的问题,在分析该算法检测原理的基础上,对其网络结构进行了修改,提出了一种YOLO-TridentNet网络,将三个平行分支网络进行了参数共享;基于KITTI数据集,训练了YOLOv3和YOLO-TridentNet车辆检测模型,比较了两个模型的查准率、查全率、平均精度和每秒检测帧数,验证了模型的有效性。实验结果表明:相比YOLOv3算法,基于YOLO-TridentNet的车辆检测算法的查全率提高了2.2%,达76.5%;查准率下降了0.4%,为98.3%;模型检测速度稳定在15帧/s,下降了2帧;同时,在阈值为0.5的情况下,平均精度为92.35%,提高了1.06%,说明YOLO-TridentNet车辆检测模型能够改善小尺度目标的检测精度。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv3算法 YOLO-TridentNet模型 小尺度目标
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基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割 被引量：3
10
作者 苏晓东 李世洲 +3 位作者 赵佳圆 亮洪宇 张玉荣 徐红岩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期265-271,278,共8页
针对目标空间复杂度高容易造成小尺度目标丢失和边界分割不连续等问题,借鉴DeepLabv3+网络结构,建立基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割模型。在编码器阶段,采用不同尺度的平均池化操作构建多尺度平均池化模块,使用不同扩张率的空... 针对目标空间复杂度高容易造成小尺度目标丢失和边界分割不连续等问题,借鉴DeepLabv3+网络结构,建立基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割模型。在编码器阶段,采用不同尺度的平均池化操作构建多尺度平均池化模块,使用不同扩张率的空洞卷积组成多尺度叠加模块扩大卷积运算的感受野,增强对局部特征的获取能力,并利用由通道和空间组成的注意力机制模块抑制无意义的特征,增强有意义的特征,提高对小尺度目标及局部边界的分割精度。在解码器阶段,通过双线性插值法对特征图进行分辨率恢复,并结合通道维度信息进行像素填充补充特征信息,并使用Softmax激活函数进行语义分割的输出预测。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC2012和SUIM公开数据集上的平均交并比分别达到85.6%和60.8%,在整体分割精度和小尺度图像的分割效果上明显优于多数图像语义分割模型。 展开更多
关键词 语义分割 小尺度目标 注意力机制 多尺度叠加 多尺度平均池化
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