【摘 要】
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目标检测是计算机视觉中的一项基础研究任务,试图解决图片中什么目标在哪里的问题,而复杂背景下的目标检测则进一步强调了此任务下场景、环境的多样性和困难性。目前,各种目标检测算法众多,并且已在自动驾驶、安防等领域得到了良好的落地应用,然而,应用越广对算法的可靠性要求也越高,但算法模型从大量的公共数据集中所学的特征分布并不能完全涵盖生活实际场景,在面临目标重叠拥挤、尺度的变化、光线变化等问题时,算法的性能
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目标检测是计算机视觉中的一项基础研究任务,试图解决图片中什么目标在哪里的问题,而复杂背景下的目标检测则进一步强调了此任务下场景、环境的多样性和困难性。目前,各种目标检测算法众多,并且已在自动驾驶、安防等领域得到了良好的落地应用,然而,应用越广对算法的可靠性要求也越高,但算法模型从大量的公共数据集中所学的特征分布并不能完全涵盖生活实际场景,在面临目标重叠拥挤、尺度的变化、光线变化等问题时,算法的性能受到极大挑战,部分原本训练良好的模型一时难以做出正确的决策,结果轻则危及财产,重则危害生命。针对复杂背景下的目标检测问题,本文从深度学习卷积神经网络的角度进行了研究,主要的成果如下:1.对CenterNet目标检测算法的热度图生成定义了新的规则。从以中心关键点检测的原理出发拟合出目标框像素点的置信度超平面,指导热度图生成,在拥挤重叠环境下,较明显的提升了原算法的检测指标。2.提出基于多核最大值滤波的,可以使用于以关键点预测的检测模型的后处理方法,一定程度上缓减了CenterNet模型在应对大尺度目标对象时重复检测的问题,算法直接在GPU上完成后处理,几乎不带来额外计算量。3.基于概率分布预测的思想,修改CenterNet模型的宽高回归任务的目标,并增加分支融合模块,辅助热度图的收敛。从概率的分布上积分出结果,在因重叠、模糊、视角等带来的模糊边界问题下,一定程度上提高了模型的预测稳定性,且融合分支一定程度上提高了轻量模型的收敛能力。4.从数据增强的角度,分析并通过实验研究了不同的增强方法对模型泛化所带来的提升,提高在复杂场景下的检测精度和鲁棒性。
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