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针对鱼眼图像的FastSAM多点标注算法
被引量：
2
1
作者
乔人杰
蔡成涛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1427-1433,共7页
为了解决多点表示方法在鱼眼图像人体检测过程中标注成本高的问题,本文提出了基于FastSAM的多点标注算法,将鱼眼图像数据集本身的矩形框标注作为提示引导框,与原图一起作为输入,通过FastSAM获取较为准确的目标分割标注,根据分割标注与...
为了解决多点表示方法在鱼眼图像人体检测过程中标注成本高的问题,本文提出了基于FastSAM的多点标注算法,将鱼眼图像数据集本身的矩形框标注作为提示引导框,与原图一起作为输入,通过FastSAM获取较为准确的目标分割标注,根据分割标注与矩形框的IoU评估分割信息的准确性,对于不准确的个体进一步补全纠错。针对多点表示无法处理中心点不在目标内的问题,提出了基于凸包的多点表示回归策略,直接通过分割信息获取多点表示标注信息,同时设计了相对应的标签分配机制和损失函数。本文的方法可以节省大量的人工成本,同时通过实验验证该算法具有可行性。
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关键词
多点标注
鱼眼图像
人体检测
FastSAM
凸包
提示矩形框
标签分配
损失函数
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职称材料
自航船模点云数据集的海上船舶检测
被引量：
1
2
作者
何芸倩
夏桂华
+2 位作者
冯鸿超
向晶
胡乃元
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1156-1162,1168,共8页
为了进行激光雷达海上目标检测的算法研究,本文利用自主航行船模与激光雷达等效采集海上场景点云数据,制作了船舶点云数据集。利用深度学习方法,提出了一种适用于船舶点云目标检测的点结构轻量型目标检测网络LASSD,并通过网络剪枝的方...
为了进行激光雷达海上目标检测的算法研究,本文利用自主航行船模与激光雷达等效采集海上场景点云数据,制作了船舶点云数据集。利用深度学习方法,提出了一种适用于船舶点云目标检测的点结构轻量型目标检测网络LASSD,并通过网络剪枝的方式提升了速度并缩减了所需的计算资源。提出一种基于候选目标的高阶点云特征局部注意力模块,弥补网络剪枝带来的精度损失。实验表明:本文的LASSD网络仅使用5.3×106的参数量在船舶数据集中达到79.42%的精度,在检测中单幅场景仅花费13.5 ms,检测精度以及运行速度能够在实际应用中提供实时有效的检测结果。
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关键词
激光雷达
船舶
海上环境
点云
计算机视觉
目标检测
数据集
深度学习
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职称材料
题名
针对鱼眼图像的FastSAM多点标注算法
被引量：
2
1
作者
乔人杰
蔡成涛
机构
哈尔滨工程大学
智能
科学与工程学院
黑龙江省环境智能感知重点实验室
哈尔滨工程大学“船海装备
智能
化技术与应用”教育部
重点
实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1427-1433,共7页
基金
黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD2022F001).
文摘
为了解决多点表示方法在鱼眼图像人体检测过程中标注成本高的问题,本文提出了基于FastSAM的多点标注算法,将鱼眼图像数据集本身的矩形框标注作为提示引导框,与原图一起作为输入,通过FastSAM获取较为准确的目标分割标注,根据分割标注与矩形框的IoU评估分割信息的准确性,对于不准确的个体进一步补全纠错。针对多点表示无法处理中心点不在目标内的问题,提出了基于凸包的多点表示回归策略,直接通过分割信息获取多点表示标注信息,同时设计了相对应的标签分配机制和损失函数。本文的方法可以节省大量的人工成本,同时通过实验验证该算法具有可行性。
关键词
多点标注
鱼眼图像
人体检测
FastSAM
凸包
提示矩形框
标签分配
损失函数
Keywords
multipoint annotation
fisheye image
people detection
FastSAM
convex hull
prompt rectangular box
label assignment
loss function
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
自航船模点云数据集的海上船舶检测
被引量：
1
2
作者
何芸倩
夏桂华
冯鸿超
向晶
胡乃元
机构
哈尔滨工程大学
智能
科学与工程学院
黑龙江省环境智能感知重点实验室
“船海装备
智能
化技术与应用”教育部
重点
实验室
(哈尔滨工程大学)
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1156-1162,1168,共8页
基金
国家重点研发计划(2019YFE0105400).
文摘
为了进行激光雷达海上目标检测的算法研究,本文利用自主航行船模与激光雷达等效采集海上场景点云数据,制作了船舶点云数据集。利用深度学习方法,提出了一种适用于船舶点云目标检测的点结构轻量型目标检测网络LASSD,并通过网络剪枝的方式提升了速度并缩减了所需的计算资源。提出一种基于候选目标的高阶点云特征局部注意力模块,弥补网络剪枝带来的精度损失。实验表明:本文的LASSD网络仅使用5.3×106的参数量在船舶数据集中达到79.42%的精度,在检测中单幅场景仅花费13.5 ms,检测精度以及运行速度能够在实际应用中提供实时有效的检测结果。
关键词
激光雷达
船舶
海上环境
点云
计算机视觉
目标检测
数据集
深度学习
Keywords
LiDAR
ship
marine environment
point cloud
computer vision
object detection
dataset
deep learning
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对鱼眼图像的FastSAM多点标注算法
乔人杰
蔡成涛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
2
自航船模点云数据集的海上船舶检测
何芸倩
夏桂华
冯鸿超
向晶
胡乃元
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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