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一种融合上下文信息及自适应感受野的多尺度目标检测算法
1
作者
张婷
兰时勇
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第10期314-318,共5页
目标检测在实际应用各类复杂场景中面临着诸多的挑战,如目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等。为了提高多尺度目标检测的性能,提出一种改进的特征金字塔(FPN)的目标检测算法。以特征金字塔网络框架为基础引入上下文信息融合模块,充分利...
目标检测在实际应用各类复杂场景中面临着诸多的挑战,如目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等。为了提高多尺度目标检测的性能,提出一种改进的特征金字塔(FPN)的目标检测算法。以特征金字塔网络框架为基础引入上下文信息融合模块,充分利用目标对象与其周围环境的关联属性,增强宽动态尺度范围的目标对象的特征表征,提高不同尺度目标的辨识能力。此外,构建一个跨通道注意机制,自适应调整不同尺度目标特征的通道灵敏度,学习到适应目标尺度的感受野范围。该算法在Pascal VOC数据集训练验证,其平均精确率(mAP)比基准方法提高了3%。
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关键词
目标检测
上下文信息融合
跨通道注意力机制
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题名
一种融合上下文信息及自适应感受野的多尺度目标检测算法
1
作者
张婷
兰时勇
机构
四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第10期314-318,共5页
基金
四川省科技厅重点研发项目(2021YFG0300)
视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室开放研究项目。
文摘
目标检测在实际应用各类复杂场景中面临着诸多的挑战,如目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等。为了提高多尺度目标检测的性能,提出一种改进的特征金字塔(FPN)的目标检测算法。以特征金字塔网络框架为基础引入上下文信息融合模块,充分利用目标对象与其周围环境的关联属性,增强宽动态尺度范围的目标对象的特征表征,提高不同尺度目标的辨识能力。此外,构建一个跨通道注意机制,自适应调整不同尺度目标特征的通道灵敏度,学习到适应目标尺度的感受野范围。该算法在Pascal VOC数据集训练验证,其平均精确率(mAP)比基准方法提高了3%。
关键词
目标检测
上下文信息融合
跨通道注意力机制
Keywords
Object detection
Context information extraction
Cross-channel attention mechanism
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种融合上下文信息及自适应感受野的多尺度目标检测算法
张婷
兰时勇
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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