期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
融合少样本学习与注意力端到端网络的小目标在线检测研究
被引量：
1
1
作者
周庆辉
葛馨远
+2 位作者
孙峥
陈盛开
周煜
《机床与液压》
北大核心
2024年第17期130-135,共6页
小目标检测是计算机视觉领域的研究方向之一,旨在解决在图像或视频中检测和定位尺寸较小的目标的问题。由于小目标往往具有低分辨率、模糊、被遮挡等特点,传统的目标检测算法在处理小目标时存在挑战。对此,提出一种融合少样本学习与注...
小目标检测是计算机视觉领域的研究方向之一,旨在解决在图像或视频中检测和定位尺寸较小的目标的问题。由于小目标往往具有低分辨率、模糊、被遮挡等特点,传统的目标检测算法在处理小目标时存在挑战。对此,提出一种融合少样本学习与注意力端到端网络的小目标检测方法。该方法通过引入图像增强技术和注意力机制,对传统的端到端检测网络进行优化,以提高检测性能。通过数据增强方式,对原始数据进行扩充,增加数据的多样性和数量;引入注意力机制,提取图像中的关键信息,以提升检测结果的准确性;最后,在网络结构方面,将原有的特征金字塔网络(FPN)替换为加权双向特征金字塔网络(BiFPN),以获取更丰富的图像特征。实验结果表明:通过图像增强和注意力机制,所提方法的精准率、召回率、平均精度均值和检测速度在训练尺度为640像素×640像素时分别为98.41%、99.54%、99.50%和28帧/s,相较于YOLOv5算法分别提升了2.91%、5.9%、1.93%和2帧/s,验证了该方法的有效性和可行性。
展开更多
关键词
小目标在线检测
深度学习
图像增强技术
注意力机制
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
融合少样本学习与注意力端到端网络的小目标在线检测研究
被引量：
1
1
作者
周庆辉
葛馨远
孙峥
陈盛开
周煜
机构
广东电网有限责任公司广州白云供电局
出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第17期130-135,共6页
基金
南方电网公司科技项目(082300KK52210003)。
文摘
小目标检测是计算机视觉领域的研究方向之一,旨在解决在图像或视频中检测和定位尺寸较小的目标的问题。由于小目标往往具有低分辨率、模糊、被遮挡等特点,传统的目标检测算法在处理小目标时存在挑战。对此,提出一种融合少样本学习与注意力端到端网络的小目标检测方法。该方法通过引入图像增强技术和注意力机制,对传统的端到端检测网络进行优化,以提高检测性能。通过数据增强方式,对原始数据进行扩充,增加数据的多样性和数量;引入注意力机制,提取图像中的关键信息,以提升检测结果的准确性;最后,在网络结构方面,将原有的特征金字塔网络(FPN)替换为加权双向特征金字塔网络(BiFPN),以获取更丰富的图像特征。实验结果表明:通过图像增强和注意力机制,所提方法的精准率、召回率、平均精度均值和检测速度在训练尺度为640像素×640像素时分别为98.41%、99.54%、99.50%和28帧/s,相较于YOLOv5算法分别提升了2.91%、5.9%、1.93%和2帧/s,验证了该方法的有效性和可行性。
关键词
小目标在线检测
深度学习
图像增强技术
注意力机制
Keywords
online detection of small foreign objects
deep learning
image enhancement technology
attention mechanism
分类号
TP391.4 [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
融合少样本学习与注意力端到端网络的小目标在线检测研究
周庆辉
葛馨远
孙峥
陈盛开
周煜
《机床与液压》
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
