引入抑制增长损失函数的肺炎目标检测

• 作者: 滕皓 陆慧娟 朱海天 朱文杰
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 关键词: 损失函数 目标检测 卷积神经网络 肺炎图像 自适应权值
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 开发与应用|Developments and Appications
• 页码范围: 2664-2670
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.09.035

摘要

为提高对肺炎图像目标检测算法的平均精度,针对肺炎图像中病灶的轮廓模糊、通道单一的缺点,提出抑制增长损失函数(inhibition grow th loss function,IG Loss).根据损失函数数值的变化特征自适应调整其权值,使损失函数值随step增大的项得到增强,损失函数值随step减小的项不变,引入激活函数Mish代替ReLU,减少信息的丢失.实验结果表明,在没有增加时间开销的情况下,基于该抑制增长损失函数的Faster R-CNN和R-FCN算法的AP分别提升3.8％ 和2.8％,验证了该抑制增长损失函数的有效性.