多任务网络融合多层信息的目标定位

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zzggwd

【摘要】

：

目标定位是计算机视觉中的关键问题,针对目前区域卷积神经网络及其扩展算法的精度受限于输出卷积图尺寸、不能得到目标准确位置的问题,提出一种基于多任务卷积神经网络的目标定位算法.在特征提取阶段,不同的任务共享相同的特征提取层;然后分别针对不同层次信息训练对应的后续网络;在提取出高层和低层信息后,融合低层信息和高层信息得到准确的目标位置.在PASCAL VOC 2007数据库和交通场景数据库进行实验的结果

【作者】

：

田彦王慧燕王勋黄刚章国峰

【机构】

：

浙江工商大学计算机与信息工程学院,浙江大学CAD&,CG国家重点实验室

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2017年07期

【关键词】

：

目标定位边缘信息多任务网络深层学习信息融合 object localization edge information multi-task networ

【基金项目】

：

国家科技支撑计划(2014BAK14B01),国家自然科学基金(61472362,61379075,61272048),浙江省自然科学基金(LY14F020001),北京航天航空大学开放课题基金(BUAA-VR-16KF-19).

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