【摘 要】
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目标检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其对目标的定位和识别性能被广泛应用于各个领域,无论是无人驾驶,交通管制还是机械制造,目标检测均做出了应有的贡献。但随着对目标检测的需求越来越高,对检测的性能也提高了要求。当前传统的方法尽管能对目标进行有效识别和定位,但仍存在检测精度低、漏检和误检的现象。因此,基于以上提出的缺陷,先对目前目标检测的各种技术进行综合性的分析和比较,对他们的研究进一步了解。
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目标检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其对目标的定位和识别性能被广泛应用于各个领域,无论是无人驾驶,交通管制还是机械制造,目标检测均做出了应有的贡献。但随着对目标检测的需求越来越高,对检测的性能也提高了要求。当前传统的方法尽管能对目标进行有效识别和定位,但仍存在检测精度低、漏检和误检的现象。因此,基于以上提出的缺陷,先对目前目标检测的各种技术进行综合性的分析和比较,对他们的研究进一步了解。两阶段的Faster R-CNN模型进行研究,然后根据该模型存在的问题,对部分插件进行优化,提出相应的改进措施和方法。通过实验证明,最后的检测模型比较原来模型有效的提升mAP检测精度,并且降低了漏检和减少误检,同时提高了定位精度。本文工作具体如下:1、为了解决原始的Faster R-CNN对特征图全局特征提取不完整、无关特征弱化明显的问题,模型引入注意力机制,提高检测模型对于全局特征的检测能力,加大局部特征之间关联性和类似特征的鉴别性,从而使模型的整体检测性能得到提高。2、针对CBAM双通道注意力机制在相邻全连接层网络上形成了类似瓶颈的连接口,这样的连接口会使检测的特征信息造成局部丢失的现象,于是重新组建了一个卷积神经网络和CBAM连接的通道,重新组建的通道摒弃了瓶颈结构,而是直接从始端到终端不降低维度的通道,然后将其串联。不仅能够避免维度降低,而且能够保证通道之间的互通性。3、为了进一步提升模型的检测性能,通过引入ROI-Align将anchor中的feature map映照为统一尺寸的特征图。除此之外,本文利用柔和的非极大值抑制算法（Soft-NMS）可以有效降低重叠遮挡的特征图漏检的优势来替换非极大值抑制算法（NMS）,实现特征检测时降低漏检数目。4、验证改进的算法的实用性,将算法和检测系统进行结合构造出引入注意力机制的Faster R-CNN目标检测系统。
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