【摘 要】
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目标检测是借助计算机对输入图像中的目标进行分析和定位,得到目标所属的类别和位置坐标,是计算机视觉领域的一个重要研究方向。随着深度学习在目标检测技术中的应用,目标检测的性能有了显著提升,成功应用在智能安防、医疗诊断、缺陷检测和智慧农业等领域,极大地提高了生产效率。但是,由于复杂场景中存在目标尺度变化大、目标与背景非常相似、目标数量密集且相互重叠等情况,使得目标检测模型很难自适应地提取不同尺度的、具有
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目标检测是借助计算机对输入图像中的目标进行分析和定位,得到目标所属的类别和位置坐标,是计算机视觉领域的一个重要研究方向。随着深度学习在目标检测技术中的应用,目标检测的性能有了显著提升,成功应用在智能安防、医疗诊断、缺陷检测和智慧农业等领域,极大地提高了生产效率。但是,由于复杂场景中存在目标尺度变化大、目标与背景非常相似、目标数量密集且相互重叠等情况,使得目标检测模型很难自适应地提取不同尺度的、具有判别性的目标特征,从而造成检测精度低,泛化能力弱的问题,为目标检测带来较大挑战。针对以上问题,本文利用特征融合、注意力机制和扩张卷积等方法增强特征的语义信息和感受野区域,从而提高模型的检测能力尤其是检测小目标的能力。本文的主要研究内容如下:（1）本文先是对目标检测的研究背景、研究意义和研究现状做出简要地阐述,然后对目标检测的经典算法进行归纳总结,从多尺度目标检测和小目标检测这两个角度出发对目标检测研究进行了综述,并在MS COCO数据集上分析比较了各个算法的检测性能,最后总结了目标检测任务中常用的数据集和评估指标。（2）为降低检测过程中目标的漏检和误检情况,更好地检测图像中不同尺度的物体,本文提出了基于浅层特征融合与语义信息增强的目标检测算法。首先将高层语义信息注入到低层特征中,以增强细节信息;然后建立局部和全局上下文信息之间的关系来突出对象的位置,减少信息混淆;最后使用扩张卷积来增强浅层特征的感受野,以适应不同尺度的目标检测。该算法在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行了大量实验,结果表明其具有良好的检测性能,特别是对小目标的检测性能优于其他先进的方法。（3）面对小目标自身属性和易受背景信息影响的问题,提出了一种基于特征信息增强的小目标检测方法。首先将输入特征的全局信息,局部信息和多尺度信息进行融合,建立并增强信息之间的交流与联系。然后将不同尺度的感受野特征进行密集连接,从而获得具有判别性的、融合了不同抽象级别信息的特征。提出的模型在PASCAL VOC、MS COCO和UCAS-AOD数据集上的检测精度分别达到了81.3%,34.8%和87.0%,对小目标的检测精度也分别比当前先进的检测算法YOLOv4和DETR略高0.2%和0.1%,进一步证明了提出算法对检测小目标的有效性。
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