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基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络
被引量:
5
1
作者
窦允冲
侯进
+1 位作者
曾雷鸣
陈子锐
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期287-294,共8页
随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题。在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能。使用空洞卷积替换YOLOv4中Nec...
随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题。在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能。使用空洞卷积替换YOLOv4中Neck部分的池化金字塔,在网络更深处减少语义丢失的同时获得更大的感受野。在此基础上,对主干网络进行轻量化并增加特征金字塔到主干网络的反馈机制,对来自浅层与深层融合的特征再次处理,保留更多小目标的特征信息,提高网络分类和定位的有效性。鉴于小目标物体属于困难检测样本,引入Focal Loss损失函数,增大困难样本的损失权重,形成YOLOv4-RF算法。在KITTI数据集上的实验数据表明,YOLOv4-RF在各个类别上的检测精度均高于YOLOv4,并在模型缩小138 MB的基础上提高了1.4%的平均精度均值(MAP@0.5)。
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关键词
小目标检测
YOLOv4算法
空洞卷积
反馈机制
递归特征金字塔
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职称材料
基于分裂倒残差的轻量化目标检测算法
2
作者
周浩然
侯进
+2 位作者
杨宗源
曾雷鸣
康萍萍
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期66-74,共9页
针对工业应用领域中终端设备计算能力较低且对检测算法的响应速度存在较高需求的问题,提出基于分裂倒残差的轻量型实时目标检测算法.首先,在主干网络中使用分裂倒残差结构,削减网络结构的参数量以及运算次数,以达到加快推理速度的目的;...
针对工业应用领域中终端设备计算能力较低且对检测算法的响应速度存在较高需求的问题,提出基于分裂倒残差的轻量型实时目标检测算法.首先,在主干网络中使用分裂倒残差结构,削减网络结构的参数量以及运算次数,以达到加快推理速度的目的;其次,引入自适应上下文感知模块以及轻量型双向特征融合模块,旨在提升特征信息交流、增加对小目标检测性能的同时,避免增加额外的学习参数与推理.实验结果表明,文中算法在参数量仅有7.5×105的情况下,MS COCO数据集中检测精度达到21.1%,移动端检测速度达到48帧/s,远超对比算法,该检测算法更适合在无法提供高计算能力的移动端设备上完成目标检测任务.
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关键词
深度学习
目标检测
残差结构
双向特征融合
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职称材料
基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络
被引量:
1
3
作者
曾雷鸣
侯进
+1 位作者
陈子锐
周浩然
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期269-276,285,共9页
针对现有网络在检测高分辨率交通标志图片时速度过慢、精确度较低等问题,提出一种轻量化交通标志检测网络。在MobileNetv3-Large基础上对YOLOv4网络的骨干部分进行优化,针对数据集的特点舍弃部分耗时层,更改第8层和第14层的输出通道数,...
针对现有网络在检测高分辨率交通标志图片时速度过慢、精确度较低等问题,提出一种轻量化交通标志检测网络。在MobileNetv3-Large基础上对YOLOv4网络的骨干部分进行优化,针对数据集的特点舍弃部分耗时层,更改第8层和第14层的输出通道数,并改进基础模块中通道域注意力网络的注意力机制,使输出的权重数值能更准确地表征特征的重要程度。在检测头前加入基于弱语义分割的动态增强附件,利用其输出作为空间权重分布来矫正激活区域,以避免提取能力下降导致误检、漏检问题,最终构成YOLOv4-SLite网络。采用滑窗剪裁的方法对高分辨率图片进行训练和预测,从而减少训练时间及增加样本的多样性。在TT100K交通标志数据集上的实验结果表明,相较于YOLOv4基准网络,YOLOv4-SLite网络的mAP@0.5仅下降了0.2%,但模型大小减少了96.5%,响应速度提升了227%,精确度与速度的平衡效果达到了预期。
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关键词
交通标志检测
YOLOv4网络
轻量化网络
弱语义分割
注意力机制
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职称材料
题名
基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络
被引量:
5
1
作者
窦允冲
侯进
曾雷鸣
陈子锐
机构
西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室
西南交通大学计算机与人工智能学院
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期287-294,共8页
基金
四川省科技计划项目(2020SYSY0016)。
文摘
随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题。在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能。使用空洞卷积替换YOLOv4中Neck部分的池化金字塔,在网络更深处减少语义丢失的同时获得更大的感受野。在此基础上,对主干网络进行轻量化并增加特征金字塔到主干网络的反馈机制,对来自浅层与深层融合的特征再次处理,保留更多小目标的特征信息,提高网络分类和定位的有效性。鉴于小目标物体属于困难检测样本,引入Focal Loss损失函数,增大困难样本的损失权重,形成YOLOv4-RF算法。在KITTI数据集上的实验数据表明,YOLOv4-RF在各个类别上的检测精度均高于YOLOv4,并在模型缩小138 MB的基础上提高了1.4%的平均精度均值(MAP@0.5)。
关键词
小目标检测
YOLOv4算法
空洞卷积
反馈机制
递归特征金字塔
Keywords
small target detection
YOLOv4 algorithm
dilated convolution
feedback mechanism
recursive feature pyramid
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于分裂倒残差的轻量化目标检测算法
2
作者
周浩然
侯进
杨宗源
曾雷鸣
康萍萍
机构
西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室
西南交通大学计算机与人工智能学院
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
西南交通大学唐山研究院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期66-74,共9页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1711902)。
文摘
针对工业应用领域中终端设备计算能力较低且对检测算法的响应速度存在较高需求的问题,提出基于分裂倒残差的轻量型实时目标检测算法.首先,在主干网络中使用分裂倒残差结构,削减网络结构的参数量以及运算次数,以达到加快推理速度的目的;其次,引入自适应上下文感知模块以及轻量型双向特征融合模块,旨在提升特征信息交流、增加对小目标检测性能的同时,避免增加额外的学习参数与推理.实验结果表明,文中算法在参数量仅有7.5×105的情况下,MS COCO数据集中检测精度达到21.1%,移动端检测速度达到48帧/s,远超对比算法,该检测算法更适合在无法提供高计算能力的移动端设备上完成目标检测任务.
关键词
深度学习
目标检测
残差结构
双向特征融合
Keywords
deep learning
object detection
residual structure
two-way feature fusion
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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职称材料
题名
基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络
被引量:
1
3
作者
曾雷鸣
侯进
陈子锐
周浩然
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
西南交通大学信息科学与技术学院
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期269-276,285,共9页
基金
四川省科技计划项目(2020SYSY0016)。
文摘
针对现有网络在检测高分辨率交通标志图片时速度过慢、精确度较低等问题,提出一种轻量化交通标志检测网络。在MobileNetv3-Large基础上对YOLOv4网络的骨干部分进行优化,针对数据集的特点舍弃部分耗时层,更改第8层和第14层的输出通道数,并改进基础模块中通道域注意力网络的注意力机制,使输出的权重数值能更准确地表征特征的重要程度。在检测头前加入基于弱语义分割的动态增强附件,利用其输出作为空间权重分布来矫正激活区域,以避免提取能力下降导致误检、漏检问题,最终构成YOLOv4-SLite网络。采用滑窗剪裁的方法对高分辨率图片进行训练和预测,从而减少训练时间及增加样本的多样性。在TT100K交通标志数据集上的实验结果表明,相较于YOLOv4基准网络,YOLOv4-SLite网络的mAP@0.5仅下降了0.2%,但模型大小减少了96.5%,响应速度提升了227%,精确度与速度的平衡效果达到了预期。
关键词
交通标志检测
YOLOv4网络
轻量化网络
弱语义分割
注意力机制
Keywords
traffic sign detection
YOLOv4 network
lightweight network
weak semantic segmentation
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络
窦允冲
侯进
曾雷鸣
陈子锐
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
下载PDF
职称材料
2
基于分裂倒残差的轻量化目标检测算法
周浩然
侯进
杨宗源
曾雷鸣
康萍萍
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
3
基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络
曾雷鸣
侯进
陈子锐
周浩然
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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