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题名时序传递和上下文抑制的图像到视频物体检测
被引量:1
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作者
闻子涵
陈谨
吴心筱
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机构
北京理工大学计算机学院
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出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2022年第11期1188-1193,1200,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62072041)。
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文摘
为解决图像到视频跨域物体检测任务中存在的视频运动模糊、目标遮挡姿态变化及图像与视频帧域偏移的问题,提出了一个新颖的图像到视频跨域物体检测框架。首先采用循环一致性对抗生成网络,将源域图像映射到目标视频域,生成与视频帧类似的图像(即伪视频帧),用于训练物体检测器。为进一步提升检测器的鲁棒性,提出时序传递模块,将检测结果传递到相邻视频帧以减少假阴性检测。同时设计上下文抑制模块,降低低置信度类别的分数,从而减少假阳性检测。在Youtube-Objects数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。
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关键词
深度学习
视频物体检测
域适应
时序上下文约束
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Keywords
deep learning
video object detection
domain adaptation
temporal and contextual constraint
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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