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基于AT-NMS的Mask RCNN改进算法
被引量:
2
1
作者
王梅
李东旭
+3 位作者
陈琳琳
范思萌
许传海
杨二龙
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第10期1803-1809,共7页
大数据下的目标检测算法常常会出现目标漏检和重复检测问题,针对此问题提出一种基于自适应阈值-非极大值抑制AT-NMS的Mask RCNN改进算法Mask RCNN AT-NMS。首先在ResNet基础上添加可变形卷积模块增强提取目标多层卷积特征的能力;其次使...
大数据下的目标检测算法常常会出现目标漏检和重复检测问题,针对此问题提出一种基于自适应阈值-非极大值抑制AT-NMS的Mask RCNN改进算法Mask RCNN AT-NMS。首先在ResNet基础上添加可变形卷积模块增强提取目标多层卷积特征的能力;其次使用AT-NMS算法提取目标候选区域的深层信息;然后通过ROI Align 2次量化处理实现对目标更加精确的定位;最后通过3个分支实现目标实例分割、目标分类和目标边框回归。实验结果表明,在PASCAL-VOC2012和Indoor CVPR_09数据集上,相比于AT-NMS算法,Mask RCNN AT-NMS算法的重复检测率和目标漏检率均有所降低,并且识别精度有所提升。由此可见,Mask RCNN AT-NMS算法能够缓解因固定阈值引起的目标漏检和重复检测问题,且能在此基础上提高检测精度。
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关键词
目标检测
Mask
RCNN
AT-NMS
ResNet
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职称材料
题名
基于AT-NMS的Mask RCNN改进算法
被引量:
2
1
作者
王梅
李东旭
陈琳琳
范思萌
许传海
杨二龙
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
东北石油大学石油工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第10期1803-1809,共7页
基金
国家自然科学基金(51774090)
黑龙江省高等教育教学改革重点委托项目(SJGZ20190011)。
文摘
大数据下的目标检测算法常常会出现目标漏检和重复检测问题,针对此问题提出一种基于自适应阈值-非极大值抑制AT-NMS的Mask RCNN改进算法Mask RCNN AT-NMS。首先在ResNet基础上添加可变形卷积模块增强提取目标多层卷积特征的能力;其次使用AT-NMS算法提取目标候选区域的深层信息;然后通过ROI Align 2次量化处理实现对目标更加精确的定位;最后通过3个分支实现目标实例分割、目标分类和目标边框回归。实验结果表明,在PASCAL-VOC2012和Indoor CVPR_09数据集上,相比于AT-NMS算法,Mask RCNN AT-NMS算法的重复检测率和目标漏检率均有所降低,并且识别精度有所提升。由此可见,Mask RCNN AT-NMS算法能够缓解因固定阈值引起的目标漏检和重复检测问题,且能在此基础上提高检测精度。
关键词
目标检测
Mask
RCNN
AT-NMS
ResNet
Keywords
target detection
Mask RCNN
adaptive threshold non-maximum supression
residual network
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AT-NMS的Mask RCNN改进算法
王梅
李东旭
陈琳琳
范思萌
许传海
杨二龙
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021
2
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