【摘 要】
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目标检测是计算机视觉领域的基础任务之一,在与视觉相关的许多下游任务中都有重要的应用。除要求目标分类性能好,目标检测任务还要求目标定位精度高,而这点被学界关注得不多。另外,从实用性角度看,还常常希望模型的训练时间短。本文以经典的Faster R-CNN两阶段目标检测框架为研究对象,系统分析导致定位精度不足和训练速度慢的原因,并提出针对性的改进策略,主要研究工作如下:（1）当前目标检测模型中的主干网络
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目标检测是计算机视觉领域的基础任务之一,在与视觉相关的许多下游任务中都有重要的应用。除要求目标分类性能好,目标检测任务还要求目标定位精度高,而这点被学界关注得不多。另外,从实用性角度看,还常常希望模型的训练时间短。本文以经典的Faster R-CNN两阶段目标检测框架为研究对象,系统分析导致定位精度不足和训练速度慢的原因,并提出针对性的改进策略,主要研究工作如下:（1）当前目标检测模型中的主干网络主要用Image Net的图像分类数据进行预训练,因此其得到的特征较适用于目标检测的分类子任务,而与目标检测的定位子任务不够匹配,从而影响了目标的定位精度。针对此问题,本文提出引入定位主干网络的目标检测算法。在原有的特征提取主干网络（简称分类主干网络）的基础上,本算法设计和增加了一条并行的适用于提取定位特征的主干网络（简称定位主干网络）,并将这两个网络提取的特征分别用于目标检测的分类和定位子任务,从而提高目标检测的定位精度,并达到提升目标检测整体性能的效果。（2）上述算法中分类主干网络依然来自图像分类数据的预训练,提取的特征常包括很多背景信息,对分类子任务本身也有负面影响。针对此问题,本文提出基于定位注意力机制的目标检测算法。本算法用定位主干网络提取的特征生成注意力权重,用于帮助分类主干网络更多关注目标本身,使所提特征包含更少的背景信息,提升分类子任务的性能,进一步提升整个目标检测的性能。（3）目标检测模型的训练通常需要较大的数据集,导致训练时间长。一个根本的原因是:训练过程中不考虑数据包含的信息,完全随机从数据集中采样样本用于训练。根据此分析,本文提出基于随机贪心采样的目标检测训练算法。本算法在每轮训练开始前,通过改进的信息量预测模型估计每个数据的信息量;然后将数据集随机划分为多个子集,再设计一种双信息量准则从每个子集中选择样本用于训练。这样既考虑了样本所包含的信息,又蕴含随机采样思想保持了样本的分布,使得模型的训练速度得以提升。本文在Pascal VOC和MS COCO两个经典的公开数据集设计和进行了一系列的实验,实验结果充分验证了上述所提算法的有效性。
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