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基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法
被引量：
6
1
作者
吕晨
程德强
+2 位作者
寇旗旗
庄焕东
李海翔
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期67-77,共11页
为了解决传统算法在全自动跟踪过程中遇到遮挡或运动速度过快时的目标丢失问题,本文提出一种基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法。首先通过YOLOv3算法进行目标检测并确定跟踪的初始目标区域,然后基于ASMS算法进行跟踪,实时检测并判断目标...
为了解决传统算法在全自动跟踪过程中遇到遮挡或运动速度过快时的目标丢失问题,本文提出一种基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法。首先通过YOLOv3算法进行目标检测并确定跟踪的初始目标区域,然后基于ASMS算法进行跟踪,实时检测并判断目标跟踪效果,通过二次拟合定位和YOLOv3算法实现跟踪目标丢失后的重新定位。为了进一步提升算法运行效率,本文应用增量剪枝方法,对算法模型进行了压缩。通过与当前主流算法进行对比,实验结果表明,本算法能够很好地解决受到遮挡时跟踪目标的丢失问题,提高了目标检测和跟踪的精度,且具有计算复杂度低、耗时少,实时性高的优点。
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关键词
目标跟踪
目标丢失
YOLO
v
3
模型剪枝
ASMS
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职称材料
基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法
被引量：
5
2
作者
王品学
张绍兵
+2 位作者
成苗
何莲
秦小山
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期638-645,共8页
针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO。首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模...
针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO。首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模块的网络结构,通过卷积学习偏移量和调节参数来提高缺陷的提取能力;然后,使用自适应空间特征融合网络学习权重参数来调整不同尺度特征图中各像素点的贡献度以更好地适应不同尺度的目标;最后,改进先验锚框比例,动态调节类别权重,优化并对比网络性能,从而提出在主干网络输出特征进行多尺度融合的上采样前增加可变形卷积的模型网络。实验结果表明,在硬币缺陷数据集上,DCA-YOLO算法检测平均精度均值(mAP)接近于Faster-RCNN,达到了92.8%;而相较于YOLOv3,所提算法的检测速度基本持平,在检测mAP上提高了3.3个百分点,F1分数提升了3.2个百分点。
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关键词
YOLO
v
3
算法
硬币
表面缺陷检测
可变形卷积
自适应空间特征融合
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职称材料
题名
基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法
被引量：
6
1
作者
吕晨
程德强
寇旗旗
庄焕东
李海翔
机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
中国矿业大学计算机科学与技术学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期67-77,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(51774281)。
文摘
为了解决传统算法在全自动跟踪过程中遇到遮挡或运动速度过快时的目标丢失问题,本文提出一种基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法。首先通过YOLOv3算法进行目标检测并确定跟踪的初始目标区域,然后基于ASMS算法进行跟踪,实时检测并判断目标跟踪效果,通过二次拟合定位和YOLOv3算法实现跟踪目标丢失后的重新定位。为了进一步提升算法运行效率,本文应用增量剪枝方法,对算法模型进行了压缩。通过与当前主流算法进行对比,实验结果表明,本算法能够很好地解决受到遮挡时跟踪目标的丢失问题,提高了目标检测和跟踪的精度,且具有计算复杂度低、耗时少,实时性高的优点。
关键词
目标跟踪
目标丢失
YOLO
v
3
模型剪枝
ASMS
Keywords
target
tracking
target
loss
you
look
only
once
v
3
model
pruning
robust
scale-adapti
v
e
mean-shift
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法
被引量：
5
2
作者
王品学
张绍兵
成苗
何莲
秦小山
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学计算机科学与技术学院
深圳市中钞科信金融科技有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期638-645,共8页
文摘
针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO。首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模块的网络结构,通过卷积学习偏移量和调节参数来提高缺陷的提取能力;然后,使用自适应空间特征融合网络学习权重参数来调整不同尺度特征图中各像素点的贡献度以更好地适应不同尺度的目标;最后,改进先验锚框比例,动态调节类别权重,优化并对比网络性能,从而提出在主干网络输出特征进行多尺度融合的上采样前增加可变形卷积的模型网络。实验结果表明,在硬币缺陷数据集上,DCA-YOLO算法检测平均精度均值(mAP)接近于Faster-RCNN,达到了92.8%;而相较于YOLOv3,所提算法的检测速度基本持平,在检测mAP上提高了3.3个百分点,F1分数提升了3.2个百分点。
关键词
YOLO
v
3
算法
硬币
表面缺陷检测
可变形卷积
自适应空间特征融合
Keywords
YOLO(
you
look
only
once
)
v
3
algorithm
coin
surface
defect
detection
deformable
con
v
olution
adapti
v
e
spatial
feature
fusion
分类号
TP391.41 [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
基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法
吕晨
程德强
寇旗旗
庄焕东
李海翔
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
下载PDF
职称材料
2
基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法
王品学
张绍兵
成苗
何莲
秦小山
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
已选择
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