目标检测是计算机视觉领域的研究热点和基础任务,其中基于锚点(Anchor)的目标检测已在众多领域得到广泛应用。当前锚点选取方法主要面临两个问题:基于特定数据集的先验取值尺寸固定、面对不同场景泛化能力弱。计算锚框的无监督K-means算...目标检测是计算机视觉领域的研究热点和基础任务,其中基于锚点(Anchor)的目标检测已在众多领域得到广泛应用。当前锚点选取方法主要面临两个问题:基于特定数据集的先验取值尺寸固定、面对不同场景泛化能力弱。计算锚框的无监督K-means算法,受初始值影响较大,对目标尺寸较单一的数据集聚类产生的锚点差异较小,无法充分体现网络多尺度输出的特点。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度的目标检测锚点构造方法(multi-scale-anchor,MSA),将聚类产生的锚点根据数据集本身的特性进行尺度的缩放和拉伸,优化的锚点即保留原数据集的特点也体现了模型多尺度的优势。另外,本方法应用在训练的预处理阶段,不增加模型推理时间。最后,选取单阶段主流算法YOLO(You Only Look Once),在多个不同场景的红外或工业场景数据集上进行丰富的实验。结果表明,多尺度锚点优化方法MSA能显著提高小样本场景的检测精度。展开更多
为解决交通道路小目标检测难度大、精度低,容易出现错检漏检的问题,提出一种基于YOLO v5(you only look once v5)算法的多尺度特征融合目标检测改进算法。首先,增加小目标检测头用于适应小目标尺寸,缓解漏检情况。然后,引入可变形卷积网...为解决交通道路小目标检测难度大、精度低,容易出现错检漏检的问题,提出一种基于YOLO v5(you only look once v5)算法的多尺度特征融合目标检测改进算法。首先,增加小目标检测头用于适应小目标尺寸,缓解漏检情况。然后,引入可变形卷积网络v2(deformable convolutional networks V2,DCN V2)提高模型对运动中小目标的学习能力;同时,增加上下文增强模块,提升对远距离小目标的识别能力。最后,在替换损失函数、提高边界框定位精度的同时,使用空间金字塔池化和上下文空间金字塔卷积分组模块,提高网络的感受野和特征表达能力。实验结果表明,所提算法在KITTI数据集小目标类别上平均识别精度达到了95.2%,相较于原始YOLO v5,算法总体平均识别精度提升了2.7%,对小目标的检测效果更佳,平均识别精度提升了3.1%,证明所提算法在道路小目标检测方面的有效性。展开更多
文摘目标检测是计算机视觉领域的研究热点和基础任务,其中基于锚点(Anchor)的目标检测已在众多领域得到广泛应用。当前锚点选取方法主要面临两个问题:基于特定数据集的先验取值尺寸固定、面对不同场景泛化能力弱。计算锚框的无监督K-means算法,受初始值影响较大,对目标尺寸较单一的数据集聚类产生的锚点差异较小,无法充分体现网络多尺度输出的特点。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度的目标检测锚点构造方法(multi-scale-anchor,MSA),将聚类产生的锚点根据数据集本身的特性进行尺度的缩放和拉伸,优化的锚点即保留原数据集的特点也体现了模型多尺度的优势。另外,本方法应用在训练的预处理阶段,不增加模型推理时间。最后,选取单阶段主流算法YOLO(You Only Look Once),在多个不同场景的红外或工业场景数据集上进行丰富的实验。结果表明,多尺度锚点优化方法MSA能显著提高小样本场景的检测精度。
