【摘 要】
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基于先验框设计(anchor-based)的多类目标检测算法存在超参数多、泛化能力差、正负样本不平衡的问题。针对这些问题,提出一种基于改进无锚(anchor-free)方法的目标检测算法。首先,针对传统算法在多类目标检测任务中难以获得鲁棒的特征表达的问题,构建基于上下文结合的自校准双重注意力模块,通过混合空洞卷积组获取多感受野信息;然后以低维空间嵌入的方式进行自校准获取上下文空间信息;最后将空间信
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010
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基于先验框设计(anchor-based)的多类目标检测算法存在超参数多、泛化能力差、正负样本不平衡的问题。针对这些问题,提出一种基于改进无锚(anchor-free)方法的目标检测算法。首先,针对传统算法在多类目标检测任务中难以获得鲁棒的特征表达的问题,构建基于上下文结合的自校准双重注意力模块,通过混合空洞卷积组获取多感受野信息;然后以低维空间嵌入的方式进行自校准获取上下文空间信息;最后将空间信息与通道信息结合,增强算法特征表达能力。针对在多类目标检测任务中由于目标尺度变化大、外观不规则而易引入背
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某型警用激光眩目器主要应用于安防领域,发射对人眼较敏感的532nm绿激光照射人体目标,可以使嫌疑人目标暂时性失去视力。为提高激光利用率,需要使激光光斑尽可能覆盖有效人体目标范围。测试时使用摄像机获取视频,利用Gentle Adaboost算法,通过基于数字信号处理器(DSP)的视频处理系统实现了行人目标检测及测定行人大小,同时通过单片机控制电路,根据行人大小控制激光镜头自动调焦,以适应行人目标。
相比于卷积神经网络,图卷积网络更适合处理不规则的点云数据,但其存在网络层数受限以及固定的标准化聚集方式影响点云语义分割结果的问题。针对这些问题,提出一种用于点云语义分割的深度图注意力卷积网络。该网络通过残差连接来加深图卷积网络层数,可以有效解决网络过深所导致的梯度消失和网络退化的问题,采用注意力机制可以使网络有选择地关注最相关的邻域点并为其分配不同的注意力权重。同时在每层图卷积之后重新构建图形,从
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图像语义描述模型通常采用编码器-解码器方式实现图像语义描述,模型存在对图像特征利用不充分,图像目标的位置信息提取不足等问题。针对此问题,提出在编码器部分融合注意力机制的图像语义描述算法,通过解码器上下文信息对不同图像特征的注意力权重分配,从而提高图像语义描述的表达能力。并在Flickr30k和MSCOCO数据集上进行了验证,模型在BLEU-4评价指标上分别提升了1.9%和0.8%,实验证明了本文算
基于对SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法的分析,提出了一种基于深度学习的深层次多尺度特征融合目标检测(DMSFFD)算法。首先将SSD的特征层与相邻特征层进行融合,在融合之后的特征图中加入尺寸为3pixel×3pixel的卷积层,以减小上采样的混叠效应。之后进行更深层的特征融合,分别对较小的三个卷积层进行上采样操作,然后对4个特征层进行concate操