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基于自适应增殖数据增强与全局特征融合的小目标行人检测
被引量：
2
1
作者
艾青林
杨佳豪
崔景瑞
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1933-1944,1976,共13页
针对当前规模的小目标行人数据集较少,传统行人检测模型对小目标检测效果较差的问题,提出一种基于消隐点性质,提出自适应增殖数据增强和全局上下文特征融合的小目标行人检测方法.利用射影几何与消隐点的性质,对图像中的多个目标进行复制...
针对当前规模的小目标行人数据集较少,传统行人检测模型对小目标检测效果较差的问题,提出一种基于消隐点性质,提出自适应增殖数据增强和全局上下文特征融合的小目标行人检测方法.利用射影几何与消隐点的性质,对图像中的多个目标进行复制;通过仿射变换投影到新的位置,生成多个大小与背景合理的小目标样本以完成数据增强.利用跨阶段局部网络与轻量化操作改进沙漏结构,融合坐标注意力机制强化骨干网络.设计全局特征融合颈部网络(GFF-neck),以融合全局特征.实验表明,在经过数据增强后的WiderPerson数据集上,改进算法对行人类别的检测AP值达到了79.6%,在VOC数据集上mAP值达到了80.2%.测试结果表明,当搭建实验测试系统进行实景测试时,所提算法有效提升了小目标行人检测识别精度,并满足实时性要求.
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关键词
消隐点
数据增强
全局特征融合
小目标行人检测
轻量化沙漏结构
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职称材料
基于多尺度感知的改进Fast-RCNN交通场景行人识别与检测方法
2
作者
张鹏飞
蓝维旱
+1 位作者
高峰
王迎旭
《通信电源技术》
2022年第1期87-90,112,共5页
目前,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型在各种视觉任务中取得了巨大的成功,但行人检测方面的关键尺度问题仍有待进一步研究。为达到在交通场景下准确识别和定位小目标行人的识别与定位,提出了基于多尺度感知的改进Fa...
目前,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型在各种视觉任务中取得了巨大的成功,但行人检测方面的关键尺度问题仍有待进一步研究。为达到在交通场景下准确识别和定位小目标行人的识别与定位,提出了基于多尺度感知的改进Fast-RCNN模型,对Caltech行人数据集中的小目标行人图像进行检测。通过利用训练后的尺度感知权重,将大尺度子网络和小尺度子网络合并到统一的结构中,并利用对象建议的高度为两个子网络指定不同的尺度感知权重,同时将原模型中的VGG-16特征提取网络替换深度残差网络(ResNet-50)以获取更多特征。最后,对比所提改进模型和基础的Fast-RCNN的模型,发现所提模型行人识别准确率为97.49%,比未改进前提高了4.36%;再和传统的机器学习方法对比(基于HOG特征的SVM识别方法和基于ICF特征的AdaBoost识别方法),发现所提模型效果仍为最好。结果表明,该方法对交通场景下小目标行人的识别效果较好,能够为智能车辆图像识别系统和智慧交通提供参考。
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关键词
小目标行人检测
尺度感知
Fast-RCNN
图像识别
卷积神经网络(CNN)
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职称材料
题名
基于自适应增殖数据增强与全局特征融合的小目标行人检测
被引量：
2
1
作者
艾青林
杨佳豪
崔景瑞
机构
浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1933-1944,1976,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075488)
浙江省自然科学基金资助项目(LY20E050023).
文摘
针对当前规模的小目标行人数据集较少,传统行人检测模型对小目标检测效果较差的问题,提出一种基于消隐点性质,提出自适应增殖数据增强和全局上下文特征融合的小目标行人检测方法.利用射影几何与消隐点的性质,对图像中的多个目标进行复制;通过仿射变换投影到新的位置,生成多个大小与背景合理的小目标样本以完成数据增强.利用跨阶段局部网络与轻量化操作改进沙漏结构,融合坐标注意力机制强化骨干网络.设计全局特征融合颈部网络(GFF-neck),以融合全局特征.实验表明,在经过数据增强后的WiderPerson数据集上,改进算法对行人类别的检测AP值达到了79.6%,在VOC数据集上mAP值达到了80.2%.测试结果表明,当搭建实验测试系统进行实景测试时,所提算法有效提升了小目标行人检测识别精度,并满足实时性要求.
关键词
消隐点
数据增强
全局特征融合
小目标行人检测
轻量化沙漏结构
Keywords
vanishing point
data enhancement
global feature fusion
small target pedestrian detection
lightweight hourglass structure
分类号
TP391 [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
基于多尺度感知的改进Fast-RCNN交通场景行人识别与检测方法
2
作者
张鹏飞
蓝维旱
高峰
王迎旭
机构
中通服咨询设计研究院有限公司
广东交通职业技术学院
出处
《通信电源技术》
2022年第1期87-90,112,共5页
文摘
目前,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型在各种视觉任务中取得了巨大的成功,但行人检测方面的关键尺度问题仍有待进一步研究。为达到在交通场景下准确识别和定位小目标行人的识别与定位,提出了基于多尺度感知的改进Fast-RCNN模型,对Caltech行人数据集中的小目标行人图像进行检测。通过利用训练后的尺度感知权重,将大尺度子网络和小尺度子网络合并到统一的结构中,并利用对象建议的高度为两个子网络指定不同的尺度感知权重,同时将原模型中的VGG-16特征提取网络替换深度残差网络(ResNet-50)以获取更多特征。最后,对比所提改进模型和基础的Fast-RCNN的模型,发现所提模型行人识别准确率为97.49%,比未改进前提高了4.36%;再和传统的机器学习方法对比(基于HOG特征的SVM识别方法和基于ICF特征的AdaBoost识别方法),发现所提模型效果仍为最好。结果表明,该方法对交通场景下小目标行人的识别效果较好,能够为智能车辆图像识别系统和智慧交通提供参考。
关键词
小目标行人检测
尺度感知
Fast-RCNN
图像识别
卷积神经网络(CNN)
Keywords
target pedestrian detection
scale perception
Fast-RCNN
image recognition
Convolutional Neural Network(CNN)
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
基于自适应增殖数据增强与全局特征融合的小目标行人检测
艾青林
杨佳豪
崔景瑞
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
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职称材料
2
基于多尺度感知的改进Fast-RCNN交通场景行人识别与检测方法
张鹏飞
蓝维旱
高峰
王迎旭
《通信电源技术》
2022
0
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职称材料
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