针对小目标水漂垃圾形态多变、分辨率低且信息有限,导致检测效果不理想的问题,提出一种改进的Faster-RCNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)水漂垃圾检测算法MP-Faster-RCNN(Faster-RCNN with Multi-scale feature an...针对小目标水漂垃圾形态多变、分辨率低且信息有限,导致检测效果不理想的问题,提出一种改进的Faster-RCNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)水漂垃圾检测算法MP-Faster-RCNN(Faster-RCNN with Multi-scale feature and Polarized self-attention)。首先,建立黄河兰州段小目标水漂垃圾数据集,将空洞卷积结合ResNet-50代替原来的VGG-16(Visual Geometry Group 16)作为主干特征提取网络,扩大感受野以提取更多小目标特征;其次,在区域生成网络(RPN)利用多尺度特征,设置3×3和1×1的两层卷积,补偿单一滑动窗口造成的特征丢失;最后,在RPN前加入极化自注意力,进一步利用多尺度和通道特征提取更细粒度的多尺度空间信息和通道间依赖关系,生成具有全局特征的特征图,实现更精确的目标框定位。实验结果表明,MP-Faster-RCNN能有效提高水漂垃圾检测精度,与原始Faster-RCNN相比,平均精度均值(mAP)提高了6.37个百分点,模型大小从521 MB降到了108 MB,且在同一训练批次下收敛更快。展开更多
随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化...随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化、阴影、道路旁树枝的晃动、背景中固定对象的移动等因素严重影响检测与识别的精度的问题,提出基于Faster-RCNN(Faster-Regions with CNN features)的车辆实时检测改进算法.首先采用k-means算法对KITTI数据集的目标框进行聚类,得到合适的长宽比,并增加一组尺度(64~2)以适应差异较大的车辆尺寸;然后改进区域提案网络,降低计算量,优化网络结构;最后在训练阶段采用多尺度策略,降低漏检率,提高精确率.实验结果表明:改进后的车辆检测算法的mAP(mean Average Precision)达到了82.20%,检测速率为每张照片耗时0.03875 s,基本能够满足车辆实时检测的需求.展开更多
文摘针对小目标水漂垃圾形态多变、分辨率低且信息有限,导致检测效果不理想的问题,提出一种改进的Faster-RCNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)水漂垃圾检测算法MP-Faster-RCNN(Faster-RCNN with Multi-scale feature and Polarized self-attention)。首先,建立黄河兰州段小目标水漂垃圾数据集,将空洞卷积结合ResNet-50代替原来的VGG-16(Visual Geometry Group 16)作为主干特征提取网络,扩大感受野以提取更多小目标特征;其次,在区域生成网络(RPN)利用多尺度特征,设置3×3和1×1的两层卷积,补偿单一滑动窗口造成的特征丢失;最后,在RPN前加入极化自注意力,进一步利用多尺度和通道特征提取更细粒度的多尺度空间信息和通道间依赖关系,生成具有全局特征的特征图,实现更精确的目标框定位。实验结果表明,MP-Faster-RCNN能有效提高水漂垃圾检测精度,与原始Faster-RCNN相比,平均精度均值(mAP)提高了6.37个百分点,模型大小从521 MB降到了108 MB,且在同一训练批次下收敛更快。
文摘随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化、阴影、道路旁树枝的晃动、背景中固定对象的移动等因素严重影响检测与识别的精度的问题,提出基于Faster-RCNN(Faster-Regions with CNN features)的车辆实时检测改进算法.首先采用k-means算法对KITTI数据集的目标框进行聚类,得到合适的长宽比,并增加一组尺度(64~2)以适应差异较大的车辆尺寸;然后改进区域提案网络,降低计算量,优化网络结构;最后在训练阶段采用多尺度策略,降低漏检率,提高精确率.实验结果表明:改进后的车辆检测算法的mAP(mean Average Precision)达到了82.20%,检测速率为每张照片耗时0.03875 s,基本能够满足车辆实时检测的需求.
