【摘 要】
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目标检测是计算机视觉领域的一个基本任务,已经应用于诸多现实应用之中,如人脸识别、自动驾驶、监控安防等领域。目标检测通俗来说就是找到图片中感兴趣的区域,这些区域有不
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目标检测是计算机视觉领域的一个基本任务,已经应用于诸多现实应用之中,如人脸识别、自动驾驶、监控安防等领域。目标检测通俗来说就是找到图片中感兴趣的区域,这些区域有不同的大小、不同的类别、不同的形状,具有复杂性和多样性,这无疑给目标检测带来巨大的困难。随着深度学习的崛起,目标检测有了新的方向。时至今日,深度学习时代的目标检测算法虽已全面超越传统算法,但仍然有很多问题没有解决。本文梳理了深度学习时代目标检测技术的演变和发展,深度剖析了Faster R-CNN、R-FCN、FPN等具有代表性的目标检测模型的优缺点,主要在两个问题上做了重点研究,小目标检测和如何获取图像的上下文关系以指导检测。小目标检测一直是目标检测的难点,具有特征少、数量多的特点。通常解决小目标需要多尺度目标检测技术,但现有框架在使用多尺度检测技术上往往牺牲了图像的高级语义,而图像的高级语义对目标检测来说是及其重要的。本文在不牺牲图像语义的基础上于Faster R-CNN框架上构建了一套多尺度检测方案,以不同规模的卷积处理不同规模的候选提案,并在梯度下降时加以筛选。实验证明本文所述多尺度检测方案可以显著提升目标检测准确率,在coco数据集上Faster R-CNN性能提升约10%。图像中包含丰富的信息,如背景信息、位置信息、目标之间的关系信息等,利用这些信息可以帮助模型减少错检、漏检等问题。本文构建信息融合网络,利用注意力机制和关系推理模块输出对当前目标最相关的目标信息。之后通过GRU单元将背景信息、位置信息、关系信息进行融合,用来指导目标检测中分类和定位任务。实验证明,该网络在相同数据集上Faster R-CNN的性能提升约3%。
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