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用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络
1
作者
连哲
殷雁君
+2 位作者
米增
智敏
徐巧枝
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第5期250-260,共11页
场景文本检测是图像处理领域的基础性研究工作,具有广泛的应用价值。DBNet作为该领域具有代表性的算法,重构文本实例的后处理过程过于简单,对纵横比显著变化的文本容易误检以及对小文本容易漏检。为解决以上问题,设计并提出用于场景文...
场景文本检测是图像处理领域的基础性研究工作,具有广泛的应用价值。DBNet作为该领域具有代表性的算法,重构文本实例的后处理过程过于简单,对纵横比显著变化的文本容易误检以及对小文本容易漏检。为解决以上问题,设计并提出用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络AIRPNet。模型基于ResNet50特征提取网络,将常规卷积替换为可变形卷积以适应不规则文本特征,并调整block堆叠数使得各层携带的特征更加合理。采用RFP的递归思想更充分地融合多层特征,设计非对称迭代细化预测模块构建更为准确的概率图,可微分二值化后处理重构文本实例边界。针对非对称迭代细化预测模块,设计多种结构进行探究。为评估提出模型的有效性,在三个数据集上与最先进的主流模型进行对比,在ICDAR2015、MSRA-TD500和CTW1500数据集中,分别取得88.7%、88.4%和84.9%的F-measure,实现或接近SOTA性能。实验结果表明,提出模型能够捕获较为准确的概率图,从而构建较为完整的文本边界框。
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关键词
文本检测
递归金字塔
非对称卷积
迭代细化预测
可微分二值化
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职称材料
面向复杂交通场景的道路目标检测方法
被引量：
7
2
作者
盛博莹
侯进
+1 位作者
李嘉新
党辉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第15期87-96,共10页
针对复杂交通场景下小目标检测精度低,容易出现误检和漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的道路目标检测算法YOLOv5s-MRS。提出基于反馈机制的特征提取网络(RFP-PAN),增加浅层特征层与反馈连接并设计IASPP模块,充分融合不同尺度的特征...
针对复杂交通场景下小目标检测精度低,容易出现误检和漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的道路目标检测算法YOLOv5s-MRS。提出基于反馈机制的特征提取网络(RFP-PAN),增加浅层特征层与反馈连接并设计IASPP模块,充分融合不同尺度的特征信息,提升网络的特征融合能力;提出级联注意力机制(SECA),在通道和空间维度上聚焦重要特征,让算法关注更加有用的信息;利用Ghost模块的轻量化优势,降低算法的参数量、计算量和模型占用空间。实验结果表明,YOLOv5s-MRS算法在KITTI数据集和VisDrone2021 DET数据集上的检测精度分别达到了93.4%和40.8%,相比原始算法分别提高了1.6和8.6个百分点,模型大小为12.9 MB,在保证实时性的同时具有良好的检测精度,在一定程度上解决了小目标的漏检和误检问题。
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关键词
YOLOv5s
递归金字塔
注意力机制
GhostNet
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职称材料
基于改进YOLOv5s的黑皮鸡枞菌检测方法
被引量：
4
3
作者
赵明岩
吴顺海
+1 位作者
李一欣
左银华
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期265-274,共10页
为解决黑皮鸡枞菌种植环境下背景土壤与菌菇辨识度较低、样本分布密集、类间相互遮挡等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测方法。首先,在骨干网络中融入RFBSE模块,使网络关注重点区域,通过施加通道注意力机制,增强对黑皮鸡...
为解决黑皮鸡枞菌种植环境下背景土壤与菌菇辨识度较低、样本分布密集、类间相互遮挡等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测方法。首先,在骨干网络中融入RFBSE模块,使网络关注重点区域,通过施加通道注意力机制,增强对黑皮鸡枞菌特征表达能力;其次,设计多分支采样DCSPP池化模块,加强局部信息与全局信息的融合;第三,在颈部网络采用RFP结构,通过添加额外反馈信息促进语义信息传递,增强鸡枞菌样本密集遮挡场景下的检测能力,对RFP结构级联方式及网络间融合结构做轻量化处理,降低参数计算量和内存使用。试验结果表明,通过添加RFBSE模块,多分支池化模块以及采用递归金字塔结构对模型检测能力均有不同提升效果,最终模型平均精度均值mAP、精确率、召回率分别达到90.8%、86.5%、84.8%。对比原YOLOv5s模型算法,mAP、精确率、召回率分别提高2.7、3.8、3.9个百分点,并通过生成热力图提高模型检测过程的可解释性。试验结果表明改进后的模型可在复杂环境下准确、快速地识别黑皮鸡枞菌,为黑皮鸡枞菌采摘机器人的开发提供技术支持。
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关键词
目标检测
图像处理
黑皮鸡枞菌
卷积神经网络
递归金字塔
结构
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职称材料
题名
用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络
1
作者
连哲
殷雁君
米增
智敏
徐巧枝
机构
内蒙古师范大学计算机科学技术学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第5期250-260,共11页
基金
内蒙古自治区自然科学基金(2021LHMS06009,2021MS06031)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZZ21004)
内蒙古师范大学基本科研业务费专项资金项目(2022JBZHO13)。
文摘
场景文本检测是图像处理领域的基础性研究工作,具有广泛的应用价值。DBNet作为该领域具有代表性的算法,重构文本实例的后处理过程过于简单,对纵横比显著变化的文本容易误检以及对小文本容易漏检。为解决以上问题,设计并提出用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络AIRPNet。模型基于ResNet50特征提取网络,将常规卷积替换为可变形卷积以适应不规则文本特征,并调整block堆叠数使得各层携带的特征更加合理。采用RFP的递归思想更充分地融合多层特征,设计非对称迭代细化预测模块构建更为准确的概率图,可微分二值化后处理重构文本实例边界。针对非对称迭代细化预测模块,设计多种结构进行探究。为评估提出模型的有效性,在三个数据集上与最先进的主流模型进行对比,在ICDAR2015、MSRA-TD500和CTW1500数据集中,分别取得88.7%、88.4%和84.9%的F-measure,实现或接近SOTA性能。实验结果表明,提出模型能够捕获较为准确的概率图,从而构建较为完整的文本边界框。
关键词
文本检测
递归金字塔
非对称卷积
迭代细化预测
可微分二值化
Keywords
text detection
recursive pyramid
asymmetric convolution
iterative refinement prediction
differentiable binarization
分类号
TP391.41 [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
面向复杂交通场景的道路目标检测方法
被引量：
7
2
作者
盛博莹
侯进
李嘉新
党辉
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第15期87-96,共10页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1711902)。
文摘
针对复杂交通场景下小目标检测精度低,容易出现误检和漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的道路目标检测算法YOLOv5s-MRS。提出基于反馈机制的特征提取网络(RFP-PAN),增加浅层特征层与反馈连接并设计IASPP模块,充分融合不同尺度的特征信息,提升网络的特征融合能力;提出级联注意力机制(SECA),在通道和空间维度上聚焦重要特征,让算法关注更加有用的信息;利用Ghost模块的轻量化优势,降低算法的参数量、计算量和模型占用空间。实验结果表明,YOLOv5s-MRS算法在KITTI数据集和VisDrone2021 DET数据集上的检测精度分别达到了93.4%和40.8%,相比原始算法分别提高了1.6和8.6个百分点,模型大小为12.9 MB,在保证实时性的同时具有良好的检测精度,在一定程度上解决了小目标的漏检和误检问题。
关键词
YOLOv5s
递归金字塔
注意力机制
GhostNet
Keywords
YOLOv5s
recursive feature pyramid
attention mechanism
GhostNet
分类号
TP391.41 [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
基于改进YOLOv5s的黑皮鸡枞菌检测方法
被引量：
4
3
作者
赵明岩
吴顺海
李一欣
左银华
机构
中国计量大学机电工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期265-274,共10页
基金
国家自然科学基金项目(31971796)。
文摘
为解决黑皮鸡枞菌种植环境下背景土壤与菌菇辨识度较低、样本分布密集、类间相互遮挡等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测方法。首先,在骨干网络中融入RFBSE模块,使网络关注重点区域,通过施加通道注意力机制,增强对黑皮鸡枞菌特征表达能力;其次,设计多分支采样DCSPP池化模块,加强局部信息与全局信息的融合;第三,在颈部网络采用RFP结构,通过添加额外反馈信息促进语义信息传递,增强鸡枞菌样本密集遮挡场景下的检测能力,对RFP结构级联方式及网络间融合结构做轻量化处理,降低参数计算量和内存使用。试验结果表明,通过添加RFBSE模块,多分支池化模块以及采用递归金字塔结构对模型检测能力均有不同提升效果,最终模型平均精度均值mAP、精确率、召回率分别达到90.8%、86.5%、84.8%。对比原YOLOv5s模型算法,mAP、精确率、召回率分别提高2.7、3.8、3.9个百分点,并通过生成热力图提高模型检测过程的可解释性。试验结果表明改进后的模型可在复杂环境下准确、快速地识别黑皮鸡枞菌,为黑皮鸡枞菌采摘机器人的开发提供技术支持。
关键词
目标检测
图像处理
黑皮鸡枞菌
卷积神经网络
递归金字塔
结构
Keywords
object detection
image processing
termitomyces albuminosus
convolutional neural network
recursive pyramid structure
分类号
S985.1 [农业科学—捕捞与储运]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络
连哲
殷雁君
米增
智敏
徐巧枝
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向复杂交通场景的道路目标检测方法
盛博莹
侯进
李嘉新
党辉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进YOLOv5s的黑皮鸡枞菌检测方法
赵明岩
吴顺海
李一欣
左银华
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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
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