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基于改进Mask R-CNN的模糊图像实例分割的研究
被引量:
2
1
作者
陈卫东
郭蔚然
+1 位作者
刘宏炜
朱奇光
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2805-2812,共8页
Mask R-CNN是现阶段实例分割相对成熟的方法,针对Mask R-CNN算法当中还存在的分割边界精度以及对于模糊图片鲁棒性较差等问题,该文提出一种基于改进的Mask R-CNN实例分割方法。该方法首先提出在Mask分支上使用卷积化条件随机场(ConvCRF...
Mask R-CNN是现阶段实例分割相对成熟的方法,针对Mask R-CNN算法当中还存在的分割边界精度以及对于模糊图片鲁棒性较差等问题,该文提出一种基于改进的Mask R-CNN实例分割方法。该方法首先提出在Mask分支上使用卷积化条件随机场(ConvCRF)来优化Mask分支对于候选区域进一步分割,并使用FCN-ConvCRF分支来代替原有分支;之后提出新锚点大小和IOU标准,使得RPN候选框能够涵盖所有实例区域;最后使用一种添加部分经过转换网络转换的数据进行训练的方法。总的mAP值与原算法相比提升了3%,并且分割边界精确度和鲁棒性都有一定提高。
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关键词
图像实例分割
Mask
R-CNN
条件随机场
rpn层
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职称材料
改进级联卷积神经网络的预标注方法
2
作者
叶叶
《现代计算机》
2022年第23期25-31,共7页
针对目标检测算法中需要人工标注数据,且存在人工成本高、时间成本高、标注效果一般的问题,提出一种基于级联卷积神经网络的图像预标注方法。级联卷积神经网络是目前最先进的目标检测算法之一,将级联卷积神经网络的输入层修改成多尺度...
针对目标检测算法中需要人工标注数据,且存在人工成本高、时间成本高、标注效果一般的问题,提出一种基于级联卷积神经网络的图像预标注方法。级联卷积神经网络是目前最先进的目标检测算法之一,将级联卷积神经网络的输入层修改成多尺度方式以及将RPN层采用Anchor Free的方式来提出预检测框,并在公开数据集VOC2007及VOC2012上进行训练和测试,IoU为0.5,FPPI为0.3时,在VOC2007和VOC2012数据集上的recall分别达到了64.52%和65.71%。实验表明,改进后的级联卷积神经网络算法模型具有更高的检测召回率、更低的计算量,对于目标检测预标注来说可以降低人工操作的复杂度,提升标注效率。
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关键词
级联卷积神经网络
预标注方法
多尺度
rpn层
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职称材料
题名
基于改进Mask R-CNN的模糊图像实例分割的研究
被引量:
2
1
作者
陈卫东
郭蔚然
刘宏炜
朱奇光
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省特种光纤与光纤传感重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2805-2812,共8页
基金
国家自然科学基金(61773333)
河北省教育厅高等学校科技计划重点项目(ZD2018234)。
文摘
Mask R-CNN是现阶段实例分割相对成熟的方法,针对Mask R-CNN算法当中还存在的分割边界精度以及对于模糊图片鲁棒性较差等问题,该文提出一种基于改进的Mask R-CNN实例分割方法。该方法首先提出在Mask分支上使用卷积化条件随机场(ConvCRF)来优化Mask分支对于候选区域进一步分割,并使用FCN-ConvCRF分支来代替原有分支;之后提出新锚点大小和IOU标准,使得RPN候选框能够涵盖所有实例区域;最后使用一种添加部分经过转换网络转换的数据进行训练的方法。总的mAP值与原算法相比提升了3%,并且分割边界精确度和鲁棒性都有一定提高。
关键词
图像实例分割
Mask
R-CNN
条件随机场
rpn层
Keywords
Image instance segmentation
Mask R-CNN
Conditional Random Field(CRF)
rpn
level
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
改进级联卷积神经网络的预标注方法
2
作者
叶叶
机构
泰州学院信息工程学院
出处
《现代计算机》
2022年第23期25-31,共7页
基金
江苏省高校哲学社会科学研究项目(2022SJYB2329):大数据背景下的高校网络舆情智能管控对策研究
泰州市软科学研究计划项目(RKX20210024):数据挖掘技术促进泰州智慧民生网络体系构建研究
泰州学院2021年度教育教学改革研究课题(2021JGB05):大学生竞赛与自主学习能力培养探究——以公共计算机教学为例。
文摘
针对目标检测算法中需要人工标注数据,且存在人工成本高、时间成本高、标注效果一般的问题,提出一种基于级联卷积神经网络的图像预标注方法。级联卷积神经网络是目前最先进的目标检测算法之一,将级联卷积神经网络的输入层修改成多尺度方式以及将RPN层采用Anchor Free的方式来提出预检测框,并在公开数据集VOC2007及VOC2012上进行训练和测试,IoU为0.5,FPPI为0.3时,在VOC2007和VOC2012数据集上的recall分别达到了64.52%和65.71%。实验表明,改进后的级联卷积神经网络算法模型具有更高的检测召回率、更低的计算量,对于目标检测预标注来说可以降低人工操作的复杂度,提升标注效率。
关键词
级联卷积神经网络
预标注方法
多尺度
rpn层
Keywords
cascaded convolutional neural network
Pre labeling method
multiscale
rpn
layer
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Mask R-CNN的模糊图像实例分割的研究
陈卫东
郭蔚然
刘宏炜
朱奇光
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
2
改进级联卷积神经网络的预标注方法
叶叶
《现代计算机》
2022
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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