基于改进Faster R-CNN的小目标检测模型

• 作者: 彭豪 李晓明
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: FRC-Tiny 特征金字塔 可变形卷积 工业小目标图像
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理|Information Technology and Image Processing
• 页码范围: 122-127
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2107469

摘要

针对工业大尺寸图像中小目标检测的平均精度均值低的问题,提出了一种改进的Faster R-CNN-Tiny模型.首先采用特征金字塔结构来对二阶检测器Faster R-CNN进行改进,来增强特征的表达能力,同时增加小目标特征映射分辨率,提高预测精度;其次将原本ResNet结构的最后一块改变为可变形卷积,自动计算各点的偏移,从最合适的地方取特征进行卷积,用以加强对小目标区域的特征提取;最后在提取感兴趣区域特征的时候,引入了内容的上下文信息,提高小目标检测的准确率.在工业中具有代表性的卫星遥感UCAS-AOD数据集以及天池瓷砖表面瑕疵质检数据集上进行对比试验.结果表明,改进后的FRC-Tiny模型相比原模型,其检测的平均精度均值分别提高了5.57％和 14.25％.