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改进Mask RCNN算法及其在行人实例分割中的应用 被引量：15
1
作者 音松 陈雪云 贝学宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期271-276,283,共7页
Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题,而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差。对此,提出一种改进的Mask RCNN算法。在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串... Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题,而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差。对此,提出一种改进的Mask RCNN算法。在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串联特征金字塔网络(CFPN)模块,对网络生成的多层特征进行融合,充分利用不同特征层的语义信息。在此基础上,执行RoI Align操作生成行人掩膜。仿照COCO数据集,从生活场景中拍摄1000张图片,自建一个新的行人数据集。基于该数据集的实验结果表明,改进算法较原算法具有更高的检测精确率。 展开更多
关键词 行人实例分割 Mask RCNN算法 特征融合 目标检测 串联特征金字塔网络
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基于G-UNet的多场景行人精确分割与检测 被引量：2
2
作者 陈雪云 贝学宇 +1 位作者 姚渠 金鑫 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期925-933,共9页
目前的语义分割方法可以得到行人的轮廓,但在行人相互遮挡时,无法直接得到图中行人的数量、身高和中心位置等信息。针对这一缺陷,提出了G-UNet模型算法:在语义分割主干之外,增加一个行人区域的高斯椭圆密度核检测分支,通过核的极大值点... 目前的语义分割方法可以得到行人的轮廓,但在行人相互遮挡时,无法直接得到图中行人的数量、身高和中心位置等信息。针对这一缺陷,提出了G-UNet模型算法:在语义分割主干之外,增加一个行人区域的高斯椭圆密度核检测分支,通过核的极大值点、垂直和水平轴尺度,分别检测行人的中心位置、高度和宽度,并由密度核极大值点的唯一性,解决了行人遮挡的检测难题。另外,UNet以空间对称的方式将底层和高层特征进行硬性的拼接,使得50%的固定误差直接传播到底层。本文提出可训练的柔性系数拼接方式,可以得到最优的误差分配传播方式。最后,传统的损失函数的误差值与行人标定面积成正比,导致小尺度行人容易漏检,本文提出目标增强损失函数提高网络检测小尺度行人的能力。在自建行人分割数据库中,实验结果证明了本文方法的有效性且优于其他方法。 展开更多
关键词 计算机应用 行人语义分割 高斯核 柔性连接 目标增强损失
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结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割
3
作者 陈雪云 姚渠 +3 位作者 丁启辰 贝学宇 黄小巧 金鑫 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2013-2021,共9页
针对道路场景检测忽略法线属性的问题,为了加强对空间上下文和边缘信息的利用,提出结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割方法,将道路场景识别为路面和障碍物分别对应的水平区域和竖直区域.在交叉熵损失函数的基础上添加障碍物增强... 针对道路场景检测忽略法线属性的问题,为了加强对空间上下文和边缘信息的利用,提出结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割方法,将道路场景识别为路面和障碍物分别对应的水平区域和竖直区域.在交叉熵损失函数的基础上添加障碍物增强损失,改善训练过程不同分类的权重分配,提高小区域障碍物识别率.提出上下文改进算法优化位置关联图的矩阵计算方式,减少空间复杂度提高运算效率.嵌入边缘上下文模块削减噪声并强化主要边缘,加强边缘信息的利用.在自建数据集和Cityscapes数据集的实验结果表明,与主流的语义分割方法相比,本研究方法加强网络特征提取能力,能有效提高对道路法线区域的分割准确度,相较Deeplab,交并比提高了2.1%,能简单有效地实现避障任务. 展开更多
关键词 法线区域分割 空间上下文 边缘信息 道路场景 障碍物增强损失
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