【摘 要】
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作为计算机视觉中最主要的分支之一,目标检测已被广泛地应用在监控安全、自主驾驶、国家军事和工业等领域。在复杂的现实场景中,拍摄角度不同、非目标物体遮挡、成像的天气和光照条件等问题,对小目标的检测产生了严重影响,使得准确检测出小目标仍存在巨大的挑战。同时,小尺寸目标缺乏区分自身与背景或相似类别的外观信息,在深度卷积网络中极易丢失特征信息,因此在检测时容易出现漏检和误检的情况。针对复杂场景中小目标检测存
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作为计算机视觉中最主要的分支之一,目标检测已被广泛地应用在监控安全、自主驾驶、国家军事和工业等领域。在复杂的现实场景中,拍摄角度不同、非目标物体遮挡、成像的天气和光照条件等问题,对小目标的检测产生了严重影响,使得准确检测出小目标仍存在巨大的挑战。同时,小尺寸目标缺乏区分自身与背景或相似类别的外观信息,在深度卷积网络中极易丢失特征信息,因此在检测时容易出现漏检和误检的情况。针对复杂场景中小目标检测存在的问题,本文在现有目标检测模型的基础上进行创新研究,主要工作如下:（1）SSD（Single Shot Multi Box Detector）首次将特征金字塔应用于目标检测,从多尺度特征图中检测具有不同尺度和纵横比的目标,是一种多尺度目标检测算法。但网络的浅层特征图中的语义信息匮乏,难以准确分类小目标,导致小目标的检测准确率较低。本文在SSD基础上添加一条由深到浅的递归反向路径,向浅层传递深层特征图的语义信息。在该路径设计了三个模块:深层特征增强模块整合了路径深层多尺度特征图包含的上下文信息以及最深层特征图的语义信息,强化了深层特征信息的表达;为了增强反向路径特征图的语义信息,上采样特征增强模块能够在扩大特征图尺寸的同时,提取特征图的上下文信息;在自适应特征融合模块中,通过引入的自注意力机制融合骨干网络和反向路径的特征图,从而获得新的带有强语义和精确位置信息的特征图。实验结果显示,在PASCAL VOC和TT100K数据集上,提出算法的平均精度均值（Mean Average Precision,m AP）最高达到了92.5%和80.2%,与SSD相比分别提升了14%和11.5%,表明该检测算法提高了小目标的检测准确率。（2）YOLOv5在检测正常尺寸目标时具有较好的效果,但无法捕捉长程的依赖关系,容易遗漏小目标的位置细节信息。本文利用Transformer和注意力机制改进YOLOv5模型,提出基于Transformer和多尺度特征融合的小目标检测算法。该算法在骨干网络中添加Transformer编码器模块提取特征图的全局信息,以低成本代价提高网络提取特征的能力;然后在多尺度特征融合结构中,设计利用通道注意力机制和亚像素卷积的上采样模块,代替原有的上采样操作,降低了特征自深向浅传递过程中的信息损失,并添加4倍上采样增加可用特征,增强深层和浅层特征的融合;最后将结合通道注意力机制和空间注意力机制的CBAM模块添加在预测结构之前,有效解决了网络在特征提取时无注意力偏好的问题。实验结果显示,在PASCAL VOC和TT100K数据集上,提出算法的m AP最高达到了90.6%和83.1%,与YOLOv5相比分别提升了5.4%和8.5%,充分证明了改进后的网络在小目标的检测上性能有了较大的改善。
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