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基于指导锚框平衡检测模型的录播课堂行为分析研究
1
作者 张冰雪 刘树潜 +1 位作者 熊振海 侯龙锋 《软件》 2020年第12期45-50,66,共7页
该论文将深度学习中目标检测技术结合教室实际场景,对录播课堂中教师以及学生进行行为检测识别,方便后续结合教学模型了解课堂质量。实验融合了Libra R-CNN中的平衡金字塔结构与GA-RPN中的指导生成锚框,在锚框与目标框的回归时均使用平... 该论文将深度学习中目标检测技术结合教室实际场景,对录播课堂中教师以及学生进行行为检测识别,方便后续结合教学模型了解课堂质量。实验融合了Libra R-CNN中的平衡金字塔结构与GA-RPN中的指导生成锚框,在锚框与目标框的回归时均使用平衡L1损失函数以降低相似背景等噪声数据的梯度影响,使得模型对复杂场景有更好的检测效果。根据教师场景与学生场景的不同特征,通过对比主流检测框架在各自场景下的检测效果,综合其检测速度,得出针对教师这种较为单一场景,使用ResNet50作为主干网络的SSD检测模型在保证精准度的同时速度最快;针对学生听课场景,使用该实验设计的GaB R-CNN+ResNeXt101检测效果最好,AP达到了80.9%。 展开更多
关键词 教学行为分析 Libra R-CNN 指导锚框 均衡L1损失函数 GaB R-CNN
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孪生导向锚框RPN网络实时目标跟踪 被引量：10
2
作者 尚欣茹 温尧乐 +1 位作者 奚雪峰 胡伏原 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期415-424,共10页
目的区域推荐网络(region proposal network,RPN)与孪生网络(Siamese)相结合进行视频目标跟踪,显示了较高的准确性。然而,孪生RPN网络(Siamese region proposal network,Siam RPN)目标跟踪器依赖于密集的锚框策略,会产生大量冗余的锚框... 目的区域推荐网络(region proposal network,RPN)与孪生网络(Siamese)相结合进行视频目标跟踪,显示了较高的准确性。然而,孪生RPN网络(Siamese region proposal network,Siam RPN)目标跟踪器依赖于密集的锚框策略,会产生大量冗余的锚框并影响跟踪的精度和速度。为了解决该问题,本文提出了孪生导向锚框RPN网络(Siamese-guided anchor RPN,Siamese GA-RPN)。方法Siamese GA-RPN的主要思想是利用语义特征来指导锚框生成。其中导向锚框网络包括位置预测模块和形状预测模块,这两个模块分别利用孪生网络中CNN(convolutional neural network)产生的语义特征预测锚框的位置和长宽尺寸,减少了冗余锚框的产生。然后,进一步设计了特征自适应模块,利用每个锚框的形状信息,通过可变卷积层来修正跟踪目标的原始特征图,降低目标特征与锚框信息的不一致性,提高了目标跟踪的准确性。结果在3个具有挑战性的视频跟踪基准数据集VOT(video object tracking)2015、VOT2016和VOT2017上进行了跟踪实验,测试了算法在目标快速移动、遮挡和光照等复杂场景下的跟踪性能,并与多种优秀算法在准确性和鲁棒性两个评价指标上进行定量比较。在VOT2015数据集上,本文算法与孪生RPN网络相比,准确性提高了1.72%,鲁棒性提高了5.17%;在VOT2016数据集上,本文算法与孪生RPN网络相比,准确性提高了3.6%,鲁棒性提高了6.6%;在VOT2017数据集上进行实时实验,本文算法表现出了较好的实时跟踪效果。结论通过孪生导向锚框RPN网络提高了锚框生成的有效性,确保了特征与锚框的一致性,实现了对目标的精确定位,较好地解决了锚框尺寸对目标跟踪精度的影响。在目标尺度发生变化、遮挡、光照条件变化和目标快速运动等复杂场景下仍然表现出了较强的鲁棒性和适应性。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 RPN网络 导向锚框 特征适应
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基于改进RetinaNet的行人检测算法 被引量：5
3
作者 刘晋川 黎向锋 +3 位作者 叶磊 刘安旭 赵康 左敦稳 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第10期4019-4025,共7页
为提高实际应用场景中行人的检测精度,提出了使用高分辨率特征提取网络HRNet(high-resolution representation network)并引入Guided Anchoring机制对RetinaNet算法进行改进,维持了特征图在特征提取过程中的高分辨率信息,同时使网络中... 为提高实际应用场景中行人的检测精度,提出了使用高分辨率特征提取网络HRNet(high-resolution representation network)并引入Guided Anchoring机制对RetinaNet算法进行改进,维持了特征图在特征提取过程中的高分辨率信息,同时使网络中的锚框自适应生成,提高了算法的检测精度。结果表明:该改进算法在Caltech行人数据集上取得了0.905的平均精度均值(mean average precision,mAP),相比于标准的RetinaNet算法提高了6.0%,在每帧图像尺寸为1280×720像素的视频上检测速度达到了19 FPS(FPS为每秒检测帧数),达到了检测精度与检测速度的均衡。 展开更多
关键词 行人检测 卷积神经网络 RetinaNet 高分辨率网络 guided anchoring
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基于GA-RoI Transformer的遥感图像任意方向目标检测 被引量：5
4
作者 陈少波 雷泽人 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期312-318,共7页
遥感图像中的目标多呈现出方向上的任意性,导致遥感图像中感兴趣目标的检测难度大大增加.现有主流目标检测方法都是基于水平候选锚框的,现有方法通过对锚框添加旋转角度来解决任意方向目标检测问题,但这使得候选锚框的数量激增,导致算... 遥感图像中的目标多呈现出方向上的任意性,导致遥感图像中感兴趣目标的检测难度大大增加.现有主流目标检测方法都是基于水平候选锚框的,现有方法通过对锚框添加旋转角度来解决任意方向目标检测问题,但这使得候选锚框的数量激增,导致算法计算开销过大.提出了一种基于GA-RoI Transformer(Guided Anchoring-RoI Transformer)的遥感图像任意方向目标检测方法:在语义特征的引下预测出感兴趣目标的中心位置、尺度和长宽比,并将它们相结合得到水平的高质量锚框作为候选框;通过RRoI学习器将HRoI转换成RRoI;从RRoI中提取旋转不变特征,来促进后续的分类和回归任务.在DOTA数据集上进行了仿真,mAP可达78.17%,高于基线5.1%;且对于拥有极端形状的物体目标,检测性能优于现在的很多方法. 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 导向锚 有向边界框
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一种基于特征引导的电力施工场景工装合规穿戴二阶段检测算法 被引量：3
5
作者 林其雄 陈畅 +1 位作者 闫云凤 齐冬莲 《浙江电力》 2022年第4期44-50,共7页
现有电力施工场景下关于工装穿戴的智能监管方案主要是针对安全帽,少有针对作业人员整体合规穿戴的相关方案。基于更细致的作业人员工装合规穿戴监管需求,提出一种二阶段的工装合规穿戴检测算法,包括人员定位阶段和人体区域工装合规检... 现有电力施工场景下关于工装穿戴的智能监管方案主要是针对安全帽,少有针对作业人员整体合规穿戴的相关方案。基于更细致的作业人员工装合规穿戴监管需求,提出一种二阶段的工装合规穿戴检测算法,包括人员定位阶段和人体区域工装合规检测阶段。针对现场人员工作姿态复杂的情况,结合特征金字塔网络和Guided Anchor提出一种基于Faster R-CNN优化的人员定位算法,在15000余张现场采集样本构成的数据集上获得了91.1%的人员定位准确率,相比普通Faster R-CNN算法提升6.0%。二阶段检测算法在人体区域工装检测任务上获得92.9%的准确率,相比单阶段Faster R-CNN算法提升11.4%。 展开更多
关键词 合规穿戴 guided anchor 二阶段检测 人员定位 人体区域工装检测
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一种基于GA_Faster R-CNN的掌指骨骨折计算机辅助诊断系统 被引量：4
6
作者 杨昆 罗萍 +4 位作者 吕一品 闫惟娜 吴海涛 刘爽 薛林雁 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期412-418,共7页
为解决临床掌指骨骨折诊断中难检测、易漏诊的问题,对如何更加准确地检测和定位X线图像中掌指骨骨折区域进行实验研究.开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统,改进了Faster R-CNN网络模型中的锚框、特征映射和损失函数,在节约算... 为解决临床掌指骨骨折诊断中难检测、易漏诊的问题,对如何更加准确地检测和定位X线图像中掌指骨骨折区域进行实验研究.开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统,改进了Faster R-CNN网络模型中的锚框、特征映射和损失函数,在节约算力的同时大大提高了网络性能.建立了包含5195张手部的X线图像的数据集,其中随机抽取4675张作为训练集,520张作为测试集.实验表明,提出的新模型在测试集上的平均精度达到了69.3%,与Faster R-CNN相比能够更加精准地识别出掌指骨骨折区域,验证了该模型具有潜在的临床应用价值. 展开更多
关键词 掌指骨骨折 Faster R-CNN 计算机辅助诊断 导向锚定
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融合引导锚框算法的Faster-RCNN缺陷检测 被引量：3
7
作者 郭兰申 李杨 +1 位作者 黄凤荣 钱法 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第4期160-164,共5页
针对传统零件表面缺陷检测方法准确性差效率低,无法满足智能制造需求的问题,提出基于Faster-RCNN深度学习算法的缺陷检测方法。在Faster-RCNN基本算法的基础上,引入引导锚框算法生成anchor方案,解决算法中anchor方案对本次检测的缺陷目... 针对传统零件表面缺陷检测方法准确性差效率低,无法满足智能制造需求的问题,提出基于Faster-RCNN深度学习算法的缺陷检测方法。在Faster-RCNN基本算法的基础上,引入引导锚框算法生成anchor方案,解决算法中anchor方案对本次检测的缺陷目标缺乏针对性、产生大量的冗余区域建议窗口的问题,以提高检测的准确性和效率;通过对比非极大值抑制中不同的IOU阈值对检测结果的影响,确定最优的IOU阈值,并设计零件缺陷样本采集方案,建立三种零件缺陷数据集,在此基础上对方法的有效性进行试验验证。实验结果表明,该方法能够大幅度提高零件表面缺陷检测的准确性和效率,各缺陷检测结果的平均精度可达97.7%以上,平均检测速度达到4.3 fps,满足了智能制造的急迫需求。 展开更多
关键词 表面缺陷检测 卷积神经网络 深度学习 Faster-RCNN算法 引导锚框算法
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基于机器视觉的小样本零部件表面DD 被引量：1
8
作者 佟鑫 郑彤 +1 位作者 于重重 叶洋 《计算机仿真》 北大核心 2023年第4期160-164,212,共6页
现有汽车零部件表面缺陷检测方法大多数都是依靠人工目检或传统的图像处理方法,其检测精度和速度都不能满足零部件工厂需求。由于汽车零部件的残次率低,导致可用的数据量少,一般的深度学习模型不能很好地应用于汽车零部件表面缺陷检测... 现有汽车零部件表面缺陷检测方法大多数都是依靠人工目检或传统的图像处理方法,其检测精度和速度都不能满足零部件工厂需求。由于汽车零部件的残次率低,导致可用的数据量少,一般的深度学习模型不能很好地应用于汽车零部件表面缺陷检测。针对上述问题,提出一种基于机器视觉的小样本汽车零部件表面缺陷检测方法。上述方法在Faster RCNN检测网络基础上,采用指导框区域候选网络改进原有的区域候选网络,并且利用聚焦式损失函数来进一步改善正负样本不均衡的问题,同时加入循环特征金字塔结构以及组合特征关系检测器。在汽车零部件表面缺陷数据集和小样本FSOD数据集上的实验结果表明,小样本汽车零部件表面缺陷检测模型较好地实现了在小样本零部件数据条件下对零部件表面缺陷的检测。 展开更多
关键词 缺陷检测(DD) 小样本学习 指导框区域候选网络 循环特征金字塔 组合特征关系检测器
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基于改进Mask R-CNN算法的工业零件缺陷检测技术 被引量：1
9
作者 尚洁 吴观茂 《现代信息科技》 2022年第3期137-140,共4页
为了提升工业零件缺陷检测的精度和速度,在Mask R-CNN的基础上,引入了引导锚框的anchor生成方案提升检测精度;在此基础上对Mask R-CNN网络框架进行改进,去掉Mask分支,实现检测速度的优化。采用的数据集是DAGM工业缺陷数据集,并与先前的... 为了提升工业零件缺陷检测的精度和速度,在Mask R-CNN的基础上,引入了引导锚框的anchor生成方案提升检测精度;在此基础上对Mask R-CNN网络框架进行改进,去掉Mask分支,实现检测速度的优化。采用的数据集是DAGM工业缺陷数据集,并与先前的代表方法进行对比实验。实验表明,改进后的算法在检测精度方面对比原始算法提升了约1.94%,且速度也提升了1.2 frame/s,提升了工业零件缺陷检测的速度和精度。 展开更多
关键词 工业缺陷检测 Mask R-CNN 引导锚框
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