【摘 要】
:
在计算机视觉领域,目标检测算法是基本任务之一,它在自动驾驶、工业检测、文本检测、行人检测、脸部检测、垃圾分类、遥感图像检测、医学图像检测等领域有着广泛的应用价值。随着近些年来深度学习技术的快速发展,目标检测算法也获得了跨越式的发展,目标检测算法变得越来越强大,在工业、交通、商业等领域的应用,为社会经济创新发展提供了强大的动力,基于深度学习的目标检测算法有进一步研究提升的空间,存在很多问题需要优化,
论文部分内容阅读
在计算机视觉领域,目标检测算法是基本任务之一,它在自动驾驶、工业检测、文本检测、行人检测、脸部检测、垃圾分类、遥感图像检测、医学图像检测等领域有着广泛的应用价值。随着近些年来深度学习技术的快速发展,目标检测算法也获得了跨越式的发展,目标检测算法变得越来越强大,在工业、交通、商业等领域的应用,为社会经济创新发展提供了强大的动力,基于深度学习的目标检测算法有进一步研究提升的空间,存在很多问题需要优化,比如卷积神经网络的结构如何设计才能提取到更适合目标检测任务的物体信息,大容量的数据集样本存在的样本不均衡问题,如何解决目标检测算法的多尺度检测问题,如何对提取到的卷积神经网络特征进行有效的特征融合来提升检测精度,如何改进对检测框的建模方式。所以,我们对现有目标检测的理论算法进行研究,针对上述中的一些问题,改进了一种适用于目标检测的双通路卷积神经网络,也融合一些比较先进的技术和思想,来不断优化模型的检测效果,并在公开数据集上进行了训练和测试,设计了对照试验,来证明网络结构的合理性,对训练和测试过程进行了实验分析。论文主要工作如下:(1)为了能提取到适合目标检测任务的特征和解决多尺度目标检测问题,提出了一种全新的双通道多尺度目标检测范式,并在此基础上设计了一种基于锚定框的单阶段通用目标检测算法,名为双路径单次检测器(Dual Path Single Shot Detector,DPSSD)。双通路可以保证在检测时可以更轻松的利用浅层特征,即残差通路和通道合并通路,提高检测精度。改进的双路径基础网络更加适应多尺度目标检测任务,它和特征融合模块共同构成了一种名为双路径特征金字塔的多尺度特征学习范式,在PASCAL VOC(Pattern Analysis,Statical Modeling and Computational Learning.Visual Object Classes)数据集和COCO(Microsoft COCO:Common Objects in Context)数据集上分别训练了320像素和512像素的模型,并且对网络中的结构进行了推理实验验证。实验结果表明我们的算法在SSD(Single Shot Detector)相关的单阶段目标检测算法中占有优势,在平均准确度上取得了先进水准。(2)真实世界图像的变化是目标检测的一个关键挑战,这些变化包括照明、姿态、变形、背景杂波、遮挡、模糊、分辨率、噪声和相机变形。目标物体通常与其他物体和环境共存,例如在物体关系、全局场景统计中,背景信息有助于对象检测和识别,特别是对于小对象、被遮挡对象和图像质量差的对象。为了解决目标检测中存在的这些问题,提升特征的鲁棒性,设计了不同的深层浅层特征融合模块来进行研究。卷积神经网络提取到的特征进行融合后再预测,会明显提升特征的鲁棒性,因此对卷积神经网络特征金字塔不同尺度特征之间的融合方式又进行了深入研究,通过阅读文献,总结相关文献中所使用的有效结构,设计了12种特征融合结构,并进行了对照试验,选择出了最适合双通路卷积神经网络的特征融合结构。(3)常用的一些目标检测算法需要根据经验预先设定锚定框参数,包括锚定框的长宽比率、个数等参数,为了简化这个过程,不再使用锚定框生成建议区域,而使用真实框分割的方法设计建议区域,阅读了相关最新的研究文献,引入了一种基于预选点的区域建模方法,预先设定一些可能包含物体的区域,然后将这些区域划分为正样本和负样本,输入到神经网络中进行训练,得到了检测效果更好的理论模型。我们对模型的整个训练阶段使用的参数值做了详细介绍,对测试过程的损失函数值和每一个类别置信度值变化进行了可视化分析。
其他文献
作为经典的六自由度并联机构,Stewart机构在运动模拟和航天航空等领域应用广泛。针对Stewart机构在工程应用中成本较高的问题,采用6-U(P/H)U机构代替Stewart机构,并将6-U(P/H)U机构应用于地震模拟场景。相较于传统的Stewart机构,6-U(P/H)U机构作为一种特殊的Stewart机构,电动缸的结构更为简单,分支的转动副关节数目更少,使得6-U(P/H)U机构的制造成本
机构创新驱动机械装备的发展,认识机构从自由度开始。自由度发展过程中,形成了运动求交与约束求并两种重要的分析思路,统一两种思路的表示形式有利于提高自由度分析方法的实用性。纵观各种自由度分析方法,对过约束直接进行处理分析机构自由度具有一定难度,而避开过约束将使自由度分析大为简化。但是目前避开过约束的自由度分析方法更注重机构整体,对动平台自由度的求解还存在一定缺陷。因此基于运动求交与约束求并对机构自由度
现如今,伴随着我国市场经济的蓬勃发展,企业在市场当中需要面对剧烈的市场竞争。企业只有不断地提升人才储备、培养适宜企业发展的优越人才,才能够保证在市场的核心地位,避免落后而被市场所淘汰。近些年来,通过不断地建立起人力资源管理员工激励机制,全面的增强我国市场竞争当中企业的核心竞争力,让企业能够拥有优越的人才储备,加强企业的核心凝聚力。因此,在新的时期里,我国企业必须着重关注员工激励机制的建立,让员工在
骨组织具有很强的自我再生能力,可以使受损部位完全恢复到其损伤前的组成、结构和功能。但是由于意外事故、骨肿瘤切除、炎症感染等问题,导致骨缺损部位达到一定范围后(>2 cm)便无法自行愈合。目前大面积骨缺损主要通过自体骨(金标准)或异体骨进行骨移植手术治疗,但同时也存在不可忽视的问题:二次手术、交叉感染、免疫排斥、治疗效果不佳等。随着多学科的发展与交叉,人工合成骨移植替代物(骨修复支架)成为了理想材料
弹性动力学作为固体力学的重要分支,基于力学实验定律,使用数学方法分析弹性体在受力之后位移的改变,现已广泛应用于铁路工程、土木工程、桥梁和机械等行业中。分析弹性动力学问题,能够为结构设计提供科学依据,对实际工程技术具有重要理论意义。在数学上,研究弹性动力学问题能够转换为求解偏微分方程的边值和初边值问题。弹性动力学问题的研究主要有解析法和数值法。解析法只能求解几何形状相对简单的弹性动力学问题,对于形状
化学镀Ni-P涂层以其环境污染小、性能稳定、操作简单、制备均匀等优点受到广泛关注,然而由于涂层-基体间有着不同表面预处理方式、热膨胀系数、润湿性能等,Ni-P涂层仍存在结合强度不足、容易脱落的问题。对基材表面进行适当的预处理,譬如微织构化基材表面,可以改变涂层-基体界面结合状态,有效增加涂层的附着力。采用径向超声振动辅助车削(Radial Ultrasonic Vibration assisted
浮雕作为一种常见的艺术表现形式,在日常生活和工业生产中应用广泛。传统浮雕建模需要大量手工交互,且费时费力。近年来,国内外学者以提升浮雕建模质量和建模效率为目标,开展了大量卓有成效的研究工作。然而,已有工作主要面向浅浮雕建模,很少出现针对高浮雕建模的研究工作。本文以高浮雕建模为研究对象,从3D网格和3D点云两种不同的数据类型出发,探究高质量、高效率的高浮雕建模方法。具体来说,本文完成了以下两个方面:
带钢非对称轧制过程中经常出现的翘扣头和镰刀弯缺陷,是轧制领域尚未完全得到解决的问题之一。轧制过程中轧件头部在竖直方向产生向上翘曲或向下弯曲的板形缺陷称为翘扣头,在水平方向产生向操作侧或传动侧的弯曲的现象称为镰刀弯或侧弯。翘扣头会引起轧件冲击辊面甚至无法咬入,镰刀弯不利于对中和卷曲,严重时可能造成轧件脱离轨道产生安全事故。镰刀弯和翘扣头是非对称轧制在不同方向的表现,具有诸多类似的形成规律。针对国内某
塑性成形性加工是一种历史悠久、样式多样、应用广泛的金属加工方式。金属在塑性成形过程中,如果加工不当就会产生裂纹等成形缺陷。在塑性成形加工前对其成形缺陷进行预测,将会大大降低加工失败的风险,减少不必要的生产成本。优化模具和生产工艺参数,对缩短模具和产品开发周期,降低生产成本具有重要价值和意义。铝合金具有较高的强度和较好的韧性,作为一种理想的塑性成形材料被广泛应用于生产实际中。本文旨在应用不同的裂纹预
月球车是月球探索的重要空间设备,但由于月地环境的巨大差异,尤其是月面的低重力环境,在研制月球车时,于地面进行微重力模拟实验有助于及时发现并解决月球车存在的问题,从而提高车体性能,延长服役时效。然目前的微重力模拟方法均存在各自的局限性,因此本文开展基于磁悬浮技术的新型微重力模拟系统研究。本文首先从月面环境及月球车实验两方面分析微重力模拟系统的性能要求,针对该要求,通过权衡比较各类磁悬浮实现方式的性能