自然场景中的物体检测相关技术研究

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物体检测,即给定一张图像,识别出其中的目标物体并对其定位,是计算机视觉领域研究的一个重要和基础问题。最近几年随着深度学习的快速发展,基于深度学习的物体检测技术越来越受到重视。无人驾驶汽车、个人智能助手、智能安防等领域都依赖准确高效的物体检测算法。深度学习最大的优势就是端到端的训练和部署,使用通用的模型和大量标注数据就能得到非常好的效果。围绕基于深度学习的物体检测,本文分别从数据获取和模型优化两个核心问题进行了研究,并再此基础上实现了一个物体检测系统。本文主要分为以下三个部分:一、自然场景中的平面图案检测具有非常广泛的应用需求,深度学习在这类应用中被证明具有较好的检测效果,但在真实场景中很难收集到大量可用于训练深度模型的图像。为了应对大量训练样本获取的困难,本文构建了一个快速自动生成大量训练样本的方法。该方法通过对少量的模板样本图片应用几何和纹理变换,模拟多种自然场景中的效果,合成用于检测的训练样本。实验结果表明,使用本文方法合成的训练样本可以取得与使用人工标注的真实样本相近的效果。该方法减少了对人工标注数据的依赖,降低了数据获取成本。二、FasterRCNN是物体检测中被广泛应用的深度神经网络模型。本文针对Faster RCNN方法对小尺寸物体检测效果不好的情况,使用多尺度的卷积特征进行物体的边框提取和分类,并通过拼接多个层级的特征图,使得网络在抽取高层语义信息的同时不会丢失细节的图像信息,实现在多尺度范围上更准确的检测。通过Pascal VOC数据集上的实验结果表明,对比使用单层特征图的网络,本文使用的网络对小目标物体的检测有着更好的检测效果。三、鉴于使用深度学习方法进行物体检测具有相对统一的流程,可以通过模块化的方法组合实现,本文实现了一个可视化的物体检测训练和识别系统。该系统使用B/S架构,采用模块化设计,支持多种数据集和物体检测网络,覆盖了数据输入、神经网络训练、模型评价等整个物体检测流程。使用该系统,不具有深度学习专业知识的用户,通过web端网页操作,就可根据自己的需要完成物体检测深度神经网络模型的训练和部署,为物体检测相关的研究和应用开发人员提供了便利。总之,本文围绕深度神经网络在自然场景图像中物体检测为中心,研究并开发了相关的训练检测方法和可视化系统。实验结果表明本文提出方法和系统取得了较好的结果。
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