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特征金字塔多尺度全卷积目标检测算法
被引量:
19
1
作者
林志洁
罗壮
+1 位作者
赵磊
鲁东明
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期533-540,共8页
基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测.为了提升图像中微小目标的检测精度,构建基于侧链接融合的3层金字塔结构网络,充分利用语义级别比较低的图像卷积特征.为了提高类...
基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测.为了提升图像中微小目标的检测精度,构建基于侧链接融合的3层金字塔结构网络,充分利用语义级别比较低的图像卷积特征.为了提高类别无关的图像目标检测鲁棒性,提出特定的非极大值抑制算法,在重叠目标过滤时消除冗余目标窗口,并对目标窗口进行位置精修.在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012以及古代绘画数据集上的实验结果表明:所提算法对于微小目标、多尺度目标检测及种类无关的目标检测的检测精度高于已有算法.
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关键词
图像
目标
检测
图像特征金字塔
多尺度全卷积
微小
目标
检测
类别无关目标检测
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职称材料
题名
特征金字塔多尺度全卷积目标检测算法
被引量:
19
1
作者
林志洁
罗壮
赵磊
鲁东明
机构
浙江科技学院信息与电子工程学院
浙江大学计算机学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期533-540,共8页
基金
浙江省科技计划资助项目(2017C33176)
浙江科技学院博士启动基金资助项目
浙江省自然科学基金资助项目(ly16f02008)
文摘
基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测.为了提升图像中微小目标的检测精度,构建基于侧链接融合的3层金字塔结构网络,充分利用语义级别比较低的图像卷积特征.为了提高类别无关的图像目标检测鲁棒性,提出特定的非极大值抑制算法,在重叠目标过滤时消除冗余目标窗口,并对目标窗口进行位置精修.在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012以及古代绘画数据集上的实验结果表明:所提算法对于微小目标、多尺度目标检测及种类无关的目标检测的检测精度高于已有算法.
关键词
图像
目标
检测
图像特征金字塔
多尺度全卷积
微小
目标
检测
类别无关目标检测
Keywords
image target detection
image feature pyramid
multi-scale full convolution
small targets detection
category-independent target detection
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
特征金字塔多尺度全卷积目标检测算法
林志洁
罗壮
赵磊
鲁东明
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
19
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