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基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测
被引量：
1
1
作者
贾世耀
杨祥
潘思琦
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期180-184,共5页
遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过...
遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过程中出现假阴性的问题,提出了基于尺度基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测算法。将旋转边界框回归引入到典型的无锚网络全卷积单级目标检测器中,提出了与尺度无关的GIoU(SGIoU)损失用于图像目标检测的边界框回归,可以快速将预测框的形状调整为开始时与真实相似的形状,解决回归损失函数与检测器最终最优目标之间的不相容性的问题,并在回归过程中加快收敛速度。数据集实验表明:本方法在各类别P-R曲线下面积的平均值(mAP),优于现有的广义交并比(GIoU)损失函数和完全交并比(CIoU)损失函数函数。
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关键词
无锚
回归损失函数
面向任意对象检测
尺度无关性
图像目标
检测
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职称材料
题名
基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测
被引量：
1
1
作者
贾世耀
杨祥
潘思琦
机构
交通运输部东海航海保障中心上海航标处
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期180-184,共5页
基金
国家自然科学基金项目(62001340,52205576)
中国博士后科学基金项目(2019M653870XB)。
文摘
遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过程中出现假阴性的问题,提出了基于尺度基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测算法。将旋转边界框回归引入到典型的无锚网络全卷积单级目标检测器中,提出了与尺度无关的GIoU(SGIoU)损失用于图像目标检测的边界框回归,可以快速将预测框的形状调整为开始时与真实相似的形状,解决回归损失函数与检测器最终最优目标之间的不相容性的问题,并在回归过程中加快收敛速度。数据集实验表明:本方法在各类别P-R曲线下面积的平均值(mAP),优于现有的广义交并比(GIoU)损失函数和完全交并比(CIoU)损失函数函数。
关键词
无锚
回归损失函数
面向任意对象检测
尺度无关性
图像目标
检测
Keywords
anchor-free
regression loss function
arbitrary object oriented detection
scale independence
image target detection
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测
贾世耀
杨祥
潘思琦
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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