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题名基于单线程的无锚点目标检测模型
被引量：1
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作者
李浩
张晓强
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机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期229-235,243,共8页
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基金
国家自然科学基金“大容量高安全的加密域图像可逆水印算法研究”(61501465)。
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文摘
为避免锚点对目标检测模型的鲁棒性造成负面影响,并保证在无锚点情况下模型具有较高的准确度,提出一种单线程无锚点全卷积网络模型。通过取消预设锚点参数以及像素级别预测,使得模型在无锚点情况下检测目标时具有更高的鲁棒性。使用沙漏骨干网络取代特征金字塔模块,从而降低锚点与特征金字塔模块的冗余以及计算量,使整体模型结构更加精简。实验结果表明,与经典锚点Retinanet模型相比,该模型利用正例区域原则与中心偏离支路显著提高了预测能力,并且具有更高的正负标签比例和更快的推理速度。
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关键词
目标检测
无锚点网络
单线程
模型鲁棒性
像素级预测
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Keywords
object detection
anchor-free network
single route
robustness of the model
pixel level prediction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于红外注意力提升机制的热成像测温区域实例分割
被引量：4
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作者
易诗
李俊杰
贾勇
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机构
成都理工大学信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院)
工业物联网与网络化控制教育部重点实验室
太赫兹科学技术四川省重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3505-3512,共8页
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基金
国家自然科学基金(61771096)
工业物联网与网络化控制教育部重点实验室开放基金(2020FF06)
太赫兹科学技术四川省重点实验室开放基金(THZSC202001)。
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文摘
AI+热成像人体温度监测系统被广泛用于人群密集的人体实时温度测量。此类系统检测人的头部区域进行温度测量,由于各类遮挡,温度测量区域可能太小而无法正确测量。为了解决这个问题,该文提出一种融合红外注意力提升机制的无锚点实例分割网络,用于实时红外热成像温度测量区域实例分割。该文所提出的实例分割网络在检测阶段和分割阶段融合红外空间注意力模块(ISAM),旨在准确分割红外图像中的头部裸露区域,以进行准确实时的温度测量。结合公共热成像面部数据集和采集的红外热成像数据集,制作了"热成像温度测量区域分割数据集"用于网络训练。实验结果表明:该方法对红外热成像图像中头部裸露测温区域的平均检测精度达到88.6%,平均分割精度达到86.5%,平均处理速度达到33.5 fps,在评价指标上优于大多数先进的实例分割方法。
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关键词
红外热成像
人体体温监测系统
红外注意力提升机制
无锚点实例分割网络
热成像温度测量区域分割数据集
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Keywords
Infrared thermal imaging
Human body temperature monitoring system
Infrared attention enhancement mechanism
Anchor-free instance segmentation network
Thermal imaging temperature measurement area segmentation dataset
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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