期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
提高图像篡改检测区域选取性能的FCR-CNN模型 被引量：4
1
作者 魏晓燕 左鑫兰 +3 位作者 但志平 吴义熔 董方敏 孙水发 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期560-568,共9页
图像篡改检测不同于目标检测,篡改检测更加关注篡改伪像这一目标而非图像内容本身,需要学习更加丰富的特征.为提高图像篡改检测区域选取性能,提出一种将特征金字塔网络(feature pyramid networks, FPN)模型与级联区域卷积神经网络(casca... 图像篡改检测不同于目标检测,篡改检测更加关注篡改伪像这一目标而非图像内容本身,需要学习更加丰富的特征.为提高图像篡改检测区域选取性能,提出一种将特征金字塔网络(feature pyramid networks, FPN)模型与级联区域卷积神经网络(cascade region-convolutional neural networks, Cascade R-CNN)模型相结合的FCR-CNN模型.首先将FPN模型提取的多尺度篡改特征输入到区域建议网络(region proposal network, RPN),然后由RPN输出篡改分类分数和区域建议框,最后将区域建议框输入到3阶段Cascade R-CNN进行检测.此外,系统地对FCR-CNN模型的损失函数进行了分析.基于CASIA, Columbia和NC2016数据集,与其他算法进行对比实验,结果表明, FCR-CNN模型能够有效地检测与定位篡改区域;其中,在CASIA数据集上,其与FPN模型和Cascade R-CNN模型相比, F1分数分别提高了6.0%和7.5%. 展开更多
关键词 图像篡改检测 特征金字塔网络 级联区域卷积网络 区域建议框
下载PDF
基于注意力机制的单阶段目标检测锚点框部件感知特征表达 被引量：2
2
作者 唐乾坤 胡瑜 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1293-1304,共12页
针对现有单阶段目标检测算法锚点框特征表达不足影响检测精度的问题,提出了一种增强锚点框特征表达的算法,其包含注意力机制模块和部件感知模块.首先,注意力机制模块根据各个锚点框的不同属性自适应地提供不同的特征表达.然后,部件感知... 针对现有单阶段目标检测算法锚点框特征表达不足影响检测精度的问题,提出了一种增强锚点框特征表达的算法,其包含注意力机制模块和部件感知模块.首先,注意力机制模块根据各个锚点框的不同属性自适应地提供不同的特征表达.然后,部件感知模块准确地提取各个锚点框内部的判别性部件特征以作为各个锚点框进行预测所需的特有特征.将所提设计与现有SSD算法结合并在多个公开的目标检测数据集上进行实验,结果表明,所提算法能够显著提高单阶段目标检测算法的精度并维持实时运行速度(14 ms);进一步地,在扩展实验上的结果表明,所提算法也能够改善生成的区域建议框的召回率及两阶段目标检测算法的精度. 展开更多
关键词 卷积神经网络 单阶段目标检测 区域建议框 注意力模块 部件感知模块
下载PDF
基于FasterMDNet的视频目标跟踪算法 被引量：3
3
作者 王玲 王辉 +1 位作者 王鹏 李岩芳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期123-130,共8页
多域卷积神经网络(MDNet)算法在卷积层采用选择性搜索的方式来提取候选框,因此它没有共享完整图像特征,从而导致在线视频目标跟踪速度慢。针对这个问题,提出一种快速多域卷积神经网络(FasterMDNet)视频目标跟踪算法。FasterMDNet是建立... 多域卷积神经网络(MDNet)算法在卷积层采用选择性搜索的方式来提取候选框,因此它没有共享完整图像特征,从而导致在线视频目标跟踪速度慢。针对这个问题,提出一种快速多域卷积神经网络(FasterMDNet)视频目标跟踪算法。FasterMDNet是建立在MDNet基础上的一种模型,在卷积层后面引入RPN(Region Proposal Network)网络,优化了损失函数,共享完整图像卷积特征,加快候选区域建议框(ROI)更高效的生成;为了更好地获得目标和背景信息表示,在RPN网络后加入ROIAlign层,对提取的候选区域建议框特征图用双线性插值方法来提高感受野的分辨率。该算法对目标跟踪基准数据集OTB2013、OTB2015、VOT2016进行了评估,并与前沿的跟踪算法做对比,实验结果证明,该算法跟踪准确率优于其他对比方法,并且对比相同实验环境下MDNet算法,在线跟踪速度提高了近12倍。 展开更多
关键词 多域卷积神经网络(MDNet) 快速多域卷积神经网络(FasterMDNet) 视频目标跟踪 区域建议网络(RPN) 候选区域建议框(ROI) ROIAlign
下载PDF
一种实时的道路空车位检测算法
4
作者 梁明秀 刘秋会 王林 《计算机科学与应用》 2020年第12期2439-2446,共8页
道路空车位实时检测是解决城市停车难的一个关键环节,本文提出了一种改进的faster RCNN深度学习道路空车位检测方法。首先,利用K-means聚类算法对标注框进行聚类,以获得适合的空车位形状特征;然后,调整区域建议框网络(Regional proposal... 道路空车位实时检测是解决城市停车难的一个关键环节,本文提出了一种改进的faster RCNN深度学习道路空车位检测方法。首先,利用K-means聚类算法对标注框进行聚类,以获得适合的空车位形状特征;然后,调整区域建议框网络(Regional proposals network)框架,以便网络提取更多的数据特征;最后,利用soft NMS算法提取可能包含目标的框。实验结果表明,建议的方法对道路空车位的检测结果较好,在采集的道路空车位检测数据集准确率达到95.3%,比只用faster RCNN方法提高了2个百分点。 展开更多
关键词 道路停车位 空车位检测 Faster RCNN 区域建议框网络
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部