【摘 要】
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针对MaskR-CNN目标检测方法未能充分利用所有层特征映射图信息而导致准确率不够精确的问题,提出一种基于改进特征金字塔的MaskR-CNN目标检测方法。首先,对图像进行预处理,再
【基金项目】
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山西省应用基础研究项目(201701D121062)
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针对MaskR-CNN目标检测方法未能充分利用所有层特征映射图信息而导致准确率不够精确的问题,提出一种基于改进特征金字塔的MaskR-CNN目标检测方法。首先,对图像进行预处理,再对经特征金字塔提取的特征映射图采用自下而上的反向侧边连接方法进行连接;然后,将连接后的特征映射图分别输入区域建议网络和RoIAlign,区域建议网络对其提取边界框再输入RoIAlign;最后,对RoIAlign的输出进行分类和回归,根据损失函数对网络进行调整。实验结果表明,相比于MaskR-CNN检测框架本文方法在不同的交并比阈值下的平均准确率均值在目标边缘和包围盒两项检测中平均提高了约2.4%和3.8%。尤其对于中等尺寸目标的检测准确率有较大的提高,分别为7.7%和8.5%,具有较强的鲁棒性。
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