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题名注意力与跨尺度融合的SSD目标检测算法
被引量：7
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作者
李青援
邓赵红
罗晓清
顾鑫
王士同
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
复旦大学计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室
张江实验室
江苏北方湖光光电有限公司
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第11期2575-2586,共12页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61772239)
上海市市级重大科技专项(2018SHZDZX01)。
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文摘
为了进一步提升SSD算法的性能,解决SSD算法在进行多尺度预测时特征图信息不平衡和小目标识别难的问题,设计了即插即用的模块,充分融合不同尺度特征图包含的信息并建模特征图内的重要性关系,来增强特征图的表示能力。首先,设计了一种新颖的特征融合方法来解决跨尺度特征融合存在的信息差异问题。其次,根据池化金字塔的思想设计了一种深度特征提取模块来提取不同感受野的信息,从而提高模型对不同尺寸目标的检测能力。最后,为了进一步优化特征图,突出特征图对当前任务有效的信息,并建立全局像素点之间的长距离关系和各通道之间的重要性关系,提出了一种轻量级的注意力模块。通过上述机制,修改了SSD模型的架构,有效地提升了SSD算法的检测精度和鲁棒性。在PASCALVOC数据集上设计了丰富的实验,验证了所提方法的有效性。在PASCALVOC2007测试集上该方法比SSD算法提高了2.9个百分点的平均精确度(mAP),同时还保留了实时检测的能力。
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关键词
目标检测
特征融合
注意力机制
深度学习
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Keywords
object detection
feature fusion
attentional mechanism
deep learning
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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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题名基于模糊规则学习的无监督异构领域自适应
被引量：5
- 2
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作者
孙武
邓赵红
娄琼丹
顾鑫
王士同
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
复旦大学计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室
张江实验室
江苏北方湖光光电有限公司
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第2期403-412,共10页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61772239)
上海市“脑与类脑智能基础转化应用研究”市级重大科技专项(2018SHZDZX01)。
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文摘
异构领域自适应是一种借助源域知识为语义相关但特征空间不同的目标域建模的技术。现有的异构领域自适应方法大多属于半监督方法,这些方法要求目标域中存在一部分已标记样本,然而这种数据集在很多异构领域自适应任务中是稀缺的。为了解决上述问题,提出了一种新的基于模糊规则学习的无监督异构领域自适应算法。一方面,该方法基于TSK模糊系统的规则学习分别对源域和目标域进行特征学习,通过学习两个特征变换矩阵将源域和目标域投影到一个公共特征子空间;另一方面,为了减少因特征变换所造成的信息损失,该算法采取了多种信息保持策略,并且最大化公共特征子空间中源域数据和目标域数据之间的相关性。通过在几个真实领域自适应数据集上进行实验,验证了所提算法相对于现有的异构领域自适应方法具有一定的优越性。
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关键词
模糊规则学习
TSK模糊系统
信息保持
异构领域自适应
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Keywords
fuzzy rule learning
TSK fuzzy system
information preserving
heterogeneous domain adaptation
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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