【摘 要】
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计算机视觉在智能自动化的发展上扮演了关键性的角色,尤其是其中的目标检测与图像分割,在人脸身份识别、安防监控、图像美化及自动驾驶等领域的研发中都起到了至关重要的作用。深度学习技术近年来在众多传统领域都取得了瞩目的效果,其代表之一,卷积神经网络促进了计算机视觉任务整体的效果提升。通过对大量数据集的特征提取和学习,网络结构能自主地完成参数调整,从而实现包括检测和分割在内的众多任务。经过学术界的不断探索,
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计算机视觉在智能自动化的发展上扮演了关键性的角色,尤其是其中的目标检测与图像分割,在人脸身份识别、安防监控、图像美化及自动驾驶等领域的研发中都起到了至关重要的作用。深度学习技术近年来在众多传统领域都取得了瞩目的效果,其代表之一,卷积神经网络促进了计算机视觉任务整体的效果提升。通过对大量数据集的特征提取和学习,网络结构能自主地完成参数调整,从而实现包括检测和分割在内的众多任务。经过学术界的不断探索,基于卷积神经网络的目标检测和图像分割的研究不断深入,如YOLO和Mask R-CNN等优秀的算法也相继投入使用,并持续改进提高。本文通过对目标检测算法YOLO和实例分割算法Mask R-CNN进行研究,并对实际应用中出现的问题进行分析,采用修改网络结构、算法流程及调整参数等方式改进使用效果。本文的主要工作内容如下:（1）通过对YOLO算法的初始检测框尺寸生成规则、框重叠度量、损失函数以及网络结构等进行解析,分析了可能造成算法精度损失的原因以及针对不同情况适应能力下降的原因,并提出了相应的解决方法。针对初始检测框尺寸生成的规则和框重叠度量方式存在的缺陷,使用新的度量手段进行实验和效果对比;通过使用误差变化率替代误差值的方式,更新检测框宽高损失函数,使其对不同大小的目标具有更好的适应性;对网络的部分结构流程也做了相应的改进以增加算法的灵活性。通过实验,对比改进前后的效果,验证了改进的有效性。（2）针对Mask R-CNN的应用问题,建立了以四种手表零件为目标的微小零件实例分割数据集,并通过结合先验信息,调整单张训练图像的Anchor、Ro I数量和FPN的特征层选择规则,优化Mask R-CNN在该数据集上的分割效果。同时,对分割过程中出现的两种导致检测框过多的问题,提出了基于NMS改进的Io MANMS和新的损失函数来加以解决。通过实验,证实上述改进使Mask R-CNN在微小零件数据集上的分割表现得到了提升。
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