基于改进Faster RCNN的节肢动物目标检测方法

自然生态环境下的节肢动物目标检测存在目标背景复杂、尺度差异大以及目标密集等特点,导致目标检测精度和准确率不高。为此,提出一种基于改进Faster RCNN模型的节肢动物目标检测方法 AROD RCNN。首先,设计一种有监督的并行空间与通道注意力(SPSCAT)机制,以提高复杂背景环境下节肢动物目标检测的准确率;然后,引入第二代可变形卷积重塑ResNet50中C1~C5块卷积层,并使用特征金字塔网络(FPN)对ResNet50中C2~C6块进行特征融合以解决目标尺度差异较大影响检测精度的问题;最后,通过密集局部回归(DLR)方法对回归阶段进行改进,从而提高模型回归的准确性。实验结果表明,该方法在ArTaxOr数据集上的各类别平均精度(mAP)达到了0.717,较原始Faster RCNN模型提高了0.453,而召回率达到了0.787。可见该方法能够有效解决目标遮挡和复杂背景等问题,在节肢动物密集目标与小目标检测中表现良好。