【摘 要】
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随着社会的发展,卷积神经网络在生活和工业中的使用越来越广泛,因为卷积神经网络可以自主地学习目标的特征,具有一定的泛化能力,可以应用在很多场合。虽然基于候选区域的目标检测算法在检测精度上已经比较高了,但是对于小目标的检测效果还不太理想,所以本文改进了Faster R-CNN算法,提出了具有显著性机制的图像检测模型,具体的改进如下:（1）加入了显著性机制。因为小目标图像在经过特征提取后得到的特征图上对
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随着社会的发展,卷积神经网络在生活和工业中的使用越来越广泛,因为卷积神经网络可以自主地学习目标的特征,具有一定的泛化能力,可以应用在很多场合。虽然基于候选区域的目标检测算法在检测精度上已经比较高了,但是对于小目标的检测效果还不太理想,所以本文改进了Faster R-CNN算法,提出了具有显著性机制的图像检测模型,具体的改进如下:（1）加入了显著性机制。因为小目标图像在经过特征提取后得到的特征图上对应的像素很小,所以当RPN网络将特征图上的点映射回原始图片上的点时,可能会导致坐标不准确。为了提高定位的精度,可以用其他的方法事先生成基准框,本文采用显著性模型生成基准框,然后将RPN网络生成的候选框和基准框同时作为Ro I pooling层的输入。（2）提出了特征融合网络。由于提取特征过程中低层的分辨率高,有更多的位置细节信息,但是语义信息更低,噪声更多,而高层和低层的信息相反。目标检测算法只用最后一层特征图,虽然有很强的语义信息,但是识别小目标需要更多位置、纹理等细节信息。所以本文将高层和低层特征图进行特征融合。本文先在公开数据集进行实验,再将该算法应用在实际的小目标检测场景中,制作了电力线航拍图像的数据集,并针对有鸟巢、树林遮盖等故障进行了数据增强,共计2186张。将本算法与Faster R-CNN、SSD等算法进行对比实验,实验结果表明,针对小目标的检测问题,本文改进后的算法和原算法相比提高了准确率。
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