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改进特征金字塔网络的小目标检测
1
作者
马郑凯
周林立
梁兴柱
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第12期48-54,共7页
由于小目标可视化特征少、难以定位,故许多小目标检测方法基于特征金字塔网络(FPN)进行多尺度融合丰富各特征层的信息。然而,FPN只关注特征局部相关性并且使用逐元素相加操作融合不同的特征层忽略了不同特征层感受野的不同。因此,提出...
由于小目标可视化特征少、难以定位,故许多小目标检测方法基于特征金字塔网络(FPN)进行多尺度融合丰富各特征层的信息。然而,FPN只关注特征局部相关性并且使用逐元素相加操作融合不同的特征层忽略了不同特征层感受野的不同。因此,提出增强上下文特征金字塔网络(ECFPN),设计了上下文信息增强(CIE)模块增强上下文信息,注意力引导特征融合(AGFF)模块融合高层特征图和低层特征图。实验结果表明,ECFPN在VOC2012数据集上的AP 0.5、AP S分别达到75.05%和19.48%,在NWPU VHR-10数据集上的AP 0.5、AP S分别达到93.48%和45%,具有良好的小目标检测性能。
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关键词
小目标检测
特征金字塔网络
注意力机制
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题名
改进特征金字塔网络的小目标检测
1
作者
马郑凯
周林立
梁兴柱
机构
安徽理工大学
中国科学院
合肥
物质科学
研究院
中科合肥智能育种加速器创新研究院
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第12期48-54,共7页
基金
安徽省重点研究与开发计划农业科技领域项目(2023n 06020028)。
文摘
由于小目标可视化特征少、难以定位,故许多小目标检测方法基于特征金字塔网络(FPN)进行多尺度融合丰富各特征层的信息。然而,FPN只关注特征局部相关性并且使用逐元素相加操作融合不同的特征层忽略了不同特征层感受野的不同。因此,提出增强上下文特征金字塔网络(ECFPN),设计了上下文信息增强(CIE)模块增强上下文信息,注意力引导特征融合(AGFF)模块融合高层特征图和低层特征图。实验结果表明,ECFPN在VOC2012数据集上的AP 0.5、AP S分别达到75.05%和19.48%,在NWPU VHR-10数据集上的AP 0.5、AP S分别达到93.48%和45%,具有良好的小目标检测性能。
关键词
小目标检测
特征金字塔网络
注意力机制
Keywords
small object detection
feature pyramid network
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进特征金字塔网络的小目标检测
马郑凯
周林立
梁兴柱
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024
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