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一种基于深度学习的新型小目标检测方法
一种基于深度学习的新型小目标检测方法
作者:
陈江昀
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
目标检测
CNN
超像素
目标建议法
摘要:
快速、精准的目标检测方法是计算机视觉领域的研究热点之一,目前通用的目标检测模型主要包括两个部分,候选区域提取和分类器设计.基于卷积神经网络CNN和超像素算法提出了一种新型面向微小目标的检测方法.首先对目标图像进行超像素过分割,然后提取过分割区域的特征并以此进行区域合并,最后提取候选区域.与传统建议区域提取方法相比,本方法能够在保证召回率的前提下大量减少候选区域的数量.为了克服小目标特征提取的困难,本算法利用多尺度和多层次CNN提取候选区域的中高层语义信息进行目标分类.通过对车辆年检标示数据的实验表明提出的基于超像素过分割候选区域提取算法具有较高的召回率,在同等候选区域数量的情况下与EdgeBox、Bing、Selective search等方法相比分别提高2%、2.4%和3.5%,同时基于多层次多尺度的目标分类算法能有效降低误检率,提高检测率.
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文献信息
篇名
一种基于深度学习的新型小目标检测方法
来源期刊
计算机应用与软件
学科
工学
关键词
目标检测
CNN
超像素
目标建议法
年,卷(期)
2017,(10)
所属期刊栏目
人工智能与识别
研究方向
页码范围
227-231,247
页数
6页
分类号
TP301.6
字数
3220字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-386x.2017.10.040
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈江昀
浙江工业大学国际学院
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研究主题发展历程
节点文献
目标检测
CNN
超像素
目标建议法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
主办单位:
上海市计算技术研究所
上海计算机软件技术开发中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-386X
CN:
31-1260/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市愚园路546号
邮发代号:
4-379
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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