基于动作注意策略的树形DDQN目标候选区域提取方法

• 作者: 卢佳豪 左国玉 杜婷婷 马蕾 龚道雄
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 候选区域 树结构 双深度Q网络 动作注意
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 666-673
• 页数: 8页
• 分类号: TP242
• 字数: 7093字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT180358

摘要

针对机器人在家庭环境下的目标检测问题,该文提出一种基于动作注意策略的树形双深度Q网络(TDDQN)目标候选区域提取的方法,该方法将双深度Q网络(DDQN)的方法与树结构的方法相结合,通过执行改变检测框的动作以使目标逐渐集中在检测框内.首先采用DDQN方法在执行较少的动作后选择出当前状态的最佳动作,获取符合条件的候选区域.然后根据执行所选择动作之后所得到的状态重复执行上述过程,以此构成树结构的多条"最佳"路径.最后采用非极大值抑制的方法从多个符合条件的候选区域选择出最佳候选区域.在Pascal VOC2007以及Pascal VOC2012上的实验结果表明,在不同数量的候选区域、不同阈值的IoU和不同大小以及不同种类对象的实验条件下,所提方法较其他方法都有着更好的检测性能,可以较好地实现目标检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左国玉	北京工业大学信息学部	26	195	7.0	13.0
2	龚道雄	北京工业大学信息学部	20	141	9.0	11.0
3	马蕾	北京工业大学信息学部	2	4	1.0	2.0
4	杜婷婷		1	0	0.0	0.0
5	卢佳豪		1	0	0.0	0.0