【摘 要】
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多类别物体的目标检测是计算机视觉领域中语义分割、实例分割和全景分割等高级别任务的基础,需要精准地识别出数字图像和视频中物体所属的类别并框出其所在的具体位置,广泛应用在智能安全防控和医学诊断等领域中。目前的多类别物体目标检测算法对尺寸较小的目标物体识别率较低,容易出现漏检的情况。为了进一步提高检测精度,本文提出了一种基于稠密扩张卷积和自注意力的目标检测算法DASAE。DASAE算法对基础的Effic
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多类别物体的目标检测是计算机视觉领域中语义分割、实例分割和全景分割等高级别任务的基础,需要精准地识别出数字图像和视频中物体所属的类别并框出其所在的具体位置,广泛应用在智能安全防控和医学诊断等领域中。目前的多类别物体目标检测算法对尺寸较小的目标物体识别率较低,容易出现漏检的情况。为了进一步提高检测精度,本文提出了一种基于稠密扩张卷积和自注意力的目标检测算法DASAE。DASAE算法对基础的EfficientDet目标检测算法进行了三点改进,提出了基于稠密连接的扩张卷积模块DASPP和基于自注意力机制的SEAT模块,以及先Adam后SGD的混合优化策略。DASAE算法首先在特征提取网络输出的高分辨率特征图上添加了 DASPP模块,使网络获得更大的感受野,覆盖更密集的特征像素,极大地减少了特征图信息的丢失,有利于捕获更加全局的长距离上下文信息。然后在包含高语义信息的低分辨率特征图上添加了 SEAT模块,获取特征图中每一个像素点与全局信息之间的语义关系,甄别图像中不同空间区域的重要程度,利用学习到的空间权重让网络能够提取到更有效的特征。最后,在整个网络的训练过程中采用了一种混合优化策略:先用Adam优化算法快速降底损失,在损失的下降变得平缓时改用SGD继续训练。本文所提出的DASAE算法在PASCAL VOC 2007测试集上获得的mAP值为84.7%,取得了较高的检测精度。
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