【摘 要】
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随着计算机视觉技术的不断发展,目标检测技术已经广泛应用于自动驾驶、视频监控、人机交互、人脸检测等领域,受到学界与工业界的密切关注。传统的目标检测技术其特征多为手工设计,工作量巨大,算法鲁棒性较差,不能满足实际场景下的视频小目标检测需求。而基于深度学习的目标检测技术能够根据不同场景自适应提取图像特征,达到更好的检测效果。因此,研究基于深度学习的视频小目标检测技术具有极其重要的理论意义和应用价值。针对
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随着计算机视觉技术的不断发展,目标检测技术已经广泛应用于自动驾驶、视频监控、人机交互、人脸检测等领域,受到学界与工业界的密切关注。传统的目标检测技术其特征多为手工设计,工作量巨大,算法鲁棒性较差,不能满足实际场景下的视频小目标检测需求。而基于深度学习的目标检测技术能够根据不同场景自适应提取图像特征,达到更好的检测效果。因此,研究基于深度学习的视频小目标检测技术具有极其重要的理论意义和应用价值。针对小目标尺寸较小、分辨率低、特征不明显问题,提出一种基于改进FPN和空间金字塔池化的小目标检测网络。改进原网络中的FPN结构,增大网络的预测尺度,同时,在检测层前加入空间金字塔池化模块。实验结果表明,改进后的YOLOv3网络其检测精度在三个尺度下分别提升8.3%,6.1%,4.3%,在FPS变化不大的情况下,召回率和准确率都有明显提升。针对小目标样本分布不均匀、正负样本不平衡、深层特征信息较少问题,提出一种基于改进密集连接和分布排序损失的小目标检测网络。使用Stitcher数据增强解决小目标样本分布不均匀的问题,提出一种新的基础网络VOVDarknet-53后,改进YOLOv3中的分类损失函数。实验结果表明,改进后的YOLOv3算法对小目标和中目标的检测精确度分别提升了7.2%、2.1%,在平均单张图片处理时间几乎不变的情况下,平均检测精度（m AP）提升4.1%。针对实际场景下小目标检测算法部署算力缺乏、资源不足的问题,提出一种基于改进通道和层剪枝的模型剪枝方法,通过设置自适应局部安全阈值以改进通道剪枝,同时通过综合评价整个残差结构的方法进行层剪枝,并将模型剪枝方法用于小目标检测。实验结果表明,剪枝后的模型其检测性价比更高,更适合实际场景下部署小目标检测。
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