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加权网络下的小目标检测算法
被引量：
2
1
作者
陈灏然
彭力
+1 位作者
李文涛
戴菲菲
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第9期2143-2150,共8页
对于一幅图的观察,本能上会更多关注这幅图中相对更醒目的对象。通常这类对象会在这幅图中占据较大比重,从而导致小目标被忽视。由于小目标所在区域往往为弱测区域,检测器提取特征的过程中能够提取的特征较少,且在提取完特征后在特征信...
对于一幅图的观察,本能上会更多关注这幅图中相对更醒目的对象。通常这类对象会在这幅图中占据较大比重,从而导致小目标被忽视。由于小目标所在区域往往为弱测区域,检测器提取特征的过程中能够提取的特征较少,且在提取完特征后在特征信息传递的过程中容易丢失,使得针对小目标检测的效果并不是很好。因此,在单阶检测器的基础上,加入了跨信道交互的机制确保层间信息的完整,同时采取对训练样本进行目标增强并且设计了一个通用的损失函数,在此基础上改进样本加权网络预测样本的任务权重。提出的框架UWN在VOC公开数据集上的mAP为81.2%,在自制的小目标航拍数据集的mAP为82.3%。相对于FSSD算法,牺牲了部分速度,得到了精度方面的较大提升。
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关键词
小目标检测
目标增强
跨信道交互
加权网络
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职称材料
基于混合域注意力机制的服装关键点定位及属性预测算法
被引量：
2
2
作者
雷冬冬
王俊英
+2 位作者
董方敏
臧兆祥
聂雄锋
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期28-35,共8页
针对服装形变和模特复杂姿态影响服装视觉分析准确率的问题,提出一个基于混合域注意力机制的服装关键点定位与属性预测算法,该算法利用循环十字交叉注意力(recurrent criss-cross attention,RCCA)模块得到服装图像的每个像素的上下文信...
针对服装形变和模特复杂姿态影响服装视觉分析准确率的问题,提出一个基于混合域注意力机制的服装关键点定位与属性预测算法,该算法利用循环十字交叉注意力(recurrent criss-cross attention,RCCA)模块得到服装图像的每个像素的上下文信息,从而捕获服装关键点之间潜在的空间几何关系,再融合服装图像的空间联系和通道交互信息来获得更好的服装关键点定位和属性预测效果。服装的空间特征由空间注意力分支网络在关键点热图的基础上学习得到,而通道交互信息通过局部跨通道交互策略生成通道注意力来捕获。试验结果表明,所提算法降低了服装关键点定位的归一化误差,并在一定程度上提高了服装的分类与属性预测效果。
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关键词
服装关键点定位
属性预测
混合域注意力机制
非局部空间连接
局部跨通道交互
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职称材料
题名
加权网络下的小目标检测算法
被引量：
2
1
作者
陈灏然
彭力
李文涛
戴菲菲
机构
物联网技术应用教育部工程研究中心(江南大学物联网工程学院)
台州市产品质量安全监测研究院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第9期2143-2150,共8页
基金
国家自然科学基金(61873112)
教育部-中国移动科研基金项目(MCM20170204)
国家重点研发计划(2018YFD0400902)。
文摘
对于一幅图的观察,本能上会更多关注这幅图中相对更醒目的对象。通常这类对象会在这幅图中占据较大比重,从而导致小目标被忽视。由于小目标所在区域往往为弱测区域,检测器提取特征的过程中能够提取的特征较少,且在提取完特征后在特征信息传递的过程中容易丢失,使得针对小目标检测的效果并不是很好。因此,在单阶检测器的基础上,加入了跨信道交互的机制确保层间信息的完整,同时采取对训练样本进行目标增强并且设计了一个通用的损失函数,在此基础上改进样本加权网络预测样本的任务权重。提出的框架UWN在VOC公开数据集上的mAP为81.2%,在自制的小目标航拍数据集的mAP为82.3%。相对于FSSD算法,牺牲了部分速度,得到了精度方面的较大提升。
关键词
小目标检测
目标增强
跨信道交互
加权网络
Keywords
small
target
detection
target
enhancement
cross
-
channel
interaction
weighted
network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于混合域注意力机制的服装关键点定位及属性预测算法
被引量：
2
2
作者
雷冬冬
王俊英
董方敏
臧兆祥
聂雄锋
机构
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
三峡大学湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心
出处
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期28-35,共8页
基金
国家自然科学基金新疆联合基金重点项目(U1703261)
湖北省水电工程智能视觉监测开放基金项目(2017SDSJ04)。
文摘
针对服装形变和模特复杂姿态影响服装视觉分析准确率的问题,提出一个基于混合域注意力机制的服装关键点定位与属性预测算法,该算法利用循环十字交叉注意力(recurrent criss-cross attention,RCCA)模块得到服装图像的每个像素的上下文信息,从而捕获服装关键点之间潜在的空间几何关系,再融合服装图像的空间联系和通道交互信息来获得更好的服装关键点定位和属性预测效果。服装的空间特征由空间注意力分支网络在关键点热图的基础上学习得到,而通道交互信息通过局部跨通道交互策略生成通道注意力来捕获。试验结果表明,所提算法降低了服装关键点定位的归一化误差,并在一定程度上提高了服装的分类与属性预测效果。
关键词
服装关键点定位
属性预测
混合域注意力机制
非局部空间连接
局部跨通道交互
Keywords
clothing
key
points
location
attribute
prediction
mixed
domain
attention
mechanism
non-local
spatial
connection
local
cross
-
channel
interaction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加权网络下的小目标检测算法
陈灏然
彭力
李文涛
戴菲菲
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
2
基于混合域注意力机制的服装关键点定位及属性预测算法
雷冬冬
王俊英
董方敏
臧兆祥
聂雄锋
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
2
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职称材料
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