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基于双路多尺度金字塔池化模型的显著目标检测算法
被引量:
3
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作者
马少斌
张成文
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1056-1061,共6页
为提升复杂环境装甲目标的检测精度,提出了一种显著目标检测算法,该算法通过视觉注意机制与联合金字塔上采样模块分别获取视觉注意机制约束的低层次特征与多尺度池化语义特征,利用聚合策略进行融合,提升低对比度或遮挡情况下的目标表征...
为提升复杂环境装甲目标的检测精度,提出了一种显著目标检测算法,该算法通过视觉注意机制与联合金字塔上采样模块分别获取视觉注意机制约束的低层次特征与多尺度池化语义特征,利用聚合策略进行融合,提升低对比度或遮挡情况下的目标表征能力。测试结果表明,文中算法对复杂场景下多尺度目标均取得了良好的检测效果,其精度、召回率与平均精度分别为72.2%、71.4%与77.1%,能够满足实际应用需求。
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关键词
目标检测
池化语义
注意机制
部分遮挡
聚合策略
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职称材料
题名
基于双路多尺度金字塔池化模型的显著目标检测算法
被引量:
3
1
作者
马少斌
张成文
机构
兰州文理学院数字媒体学院
兰州文理学院VR技术研发与推广中心
出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1056-1061,共6页
基金
甘肃省教育厅产业支撑引导项目(2019c-09)
甘肃省高等学校科研项目(2018A-138)
兰州文理学院科技成果培育转化项目(G2H001)。
文摘
为提升复杂环境装甲目标的检测精度,提出了一种显著目标检测算法,该算法通过视觉注意机制与联合金字塔上采样模块分别获取视觉注意机制约束的低层次特征与多尺度池化语义特征,利用聚合策略进行融合,提升低对比度或遮挡情况下的目标表征能力。测试结果表明,文中算法对复杂场景下多尺度目标均取得了良好的检测效果,其精度、召回率与平均精度分别为72.2%、71.4%与77.1%,能够满足实际应用需求。
关键词
目标检测
池化语义
注意机制
部分遮挡
聚合策略
Keywords
target detection
pooling semantics
attention mechanism
partial occlusion
aggregation strategy
分类号
TN219 [电子电信—物理电子学]
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
基于双路多尺度金字塔池化模型的显著目标检测算法
马少斌
张成文
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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