【摘 要】
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目标检测是计算机视觉领域的关键技术,旨在从图像中找出感兴趣的物体,并确定物体的类别和在图像中的位置。目标检测在智能监控、生物信息学、自动驾驶等领域有广泛的应用,也是学术界研究的热点。如何进一步提高目标检测的精度和效率是一个亟待解决的问题。本文针对这一问题,分别对数据处理和目标检测算法进行研究,提出了一种新的数据处理算法和一种改进的YOLOV4算法。论文创新点如下:（1）数据集中含有分布外数据,但现
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目标检测是计算机视觉领域的关键技术,旨在从图像中找出感兴趣的物体,并确定物体的类别和在图像中的位置。目标检测在智能监控、生物信息学、自动驾驶等领域有广泛的应用,也是学术界研究的热点。如何进一步提高目标检测的精度和效率是一个亟待解决的问题。本文针对这一问题,分别对数据处理和目标检测算法进行研究,提出了一种新的数据处理算法和一种改进的YOLOV4算法。论文创新点如下:（1）数据集中含有分布外数据,但现有目标检测算法可能会在检测时将分布外数据以高置信度误判为分布内数据,导致检测结果出错,降低检测算法的有效性。因此从数据处理的角度出发,提出了一种新的分布外数据检测算法Noisy Teaching for OOD Detection（NTOOD）,该算法将训练集中的分布外数据视为噪声数据,采用Co-teaching方式进行训练,并使用等比递减移除噪声比例的方式来消除噪声数据对算法的影响,达到提高检测精度的目的。在Gaussian Noise、Blob、Texture、SVHN等多个图像数据集上的实验结果表明,NTOOD算法可以有效识别分布外数据,其检测精度优于Baseline、Deep-MCDD等分布外数据检测算法以及Co-teaching算法。（2）基于卷积神经网络的YOLOV4算法将多尺度特征融合和YOLO检测器结合,具有良好的目标检测性能。为了进一步提高算法的目标检测精度,提出了一种改进的YOLOV4算法,YOLOV4TB（YOLOV4+Transformer+Bi FPN）。该算法采用Transformer提取同一特征图上共同发生的对象的特征进行特征增强,以提高小目标物体以及被遮挡物体的检测精度;在特征融合阶段利用Bi FPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）模块解决了YOLOV4中PAN模块存在的冗余计算和没有考虑不同特征层贡献度不同的问题,并在此基础上采用Leaky-Relu激活函数和深度可分离卷积技术,解决目标检测精度下降和参数数量、运算量上升的问题。在PASCAL VOC数据集上实验结果表明,相比YOLOV4,YOLOV4TB算法检测精度提升3.7%,尤其是小目标物体和被遮挡物体漏检情况减少,参数数量和运算量有所减少,在检测精度提高的同时检测效率也有所提升。
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