【摘 要】
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近年来,视频图像数据信息的急剧增加,如何自动且高效地对这些数据进行处理,并从中挖掘出更多有用信息变得十分重要。目标检测旨在通过计算机识别并框定图像或视频中的特定目标,正是解决这一问题的关键技术之一。随着深度学习技术的快速发展,通过深层卷积神经网络提取图像中的特征进而完成目标检测任务已经成为主流。与传统方法相比,基于深度学习的目标检测算法不再依赖人工对各种特征的定义,大大降低了算法设计难度。同时,通
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近年来,视频图像数据信息的急剧增加,如何自动且高效地对这些数据进行处理,并从中挖掘出更多有用信息变得十分重要。目标检测旨在通过计算机识别并框定图像或视频中的特定目标,正是解决这一问题的关键技术之一。随着深度学习技术的快速发展,通过深层卷积神经网络提取图像中的特征进而完成目标检测任务已经成为主流。与传统方法相比,基于深度学习的目标检测算法不再依赖人工对各种特征的定义,大大降低了算法设计难度。同时,通过计算机自动学习来提取的特征也更加准确。YOLOv4作为目前主流目标检测算法之一,检测精度及运行效率都十分优异,但仍存在一定的改进空间。首先,在YOLOv4目标检测算法中,低层的高分辨率特征图包含丰富的语义信息,高层的低分辨率特征图包含丰富的位置信息,二者尺度不同但一样重要,而部分语义信息可能会在网络提取位置信息的过程中因不断经历下采样丢失,这使得算法对多尺度特征利用不够充分进而影响检测效果;其次,算法头部网络对多余预测框采用直接丢弃的方法,也会在一定程度上影响目标定位的准确度。针对以上两个问题本文分别对YOLOv4的颈部网络及头部网络进行改进,提出了算法YOLOv4-W,具体工作内容如下:（1）针对YOLOv4颈部网络中因串行连接的特征会逐渐被稀释从而影响模型性能的问题,本文将原颈部网络进行了重构,通过引入中间层参与后续融合实现特征跨级连接,丰富全局信息,并使用可通过网络学习的参数作为特征间的平衡因子进行特征加权融合,以提高模型检测准确率。在VOC数据集上的实验表明,针对颈部网络的改进可以使算法平均精度提升1.3%;（2）针对YOLOv4头部网络会直接将多余预测框丢弃导致检测结果不准的问题,本文设计了一种根据预测框置信度加权融合的方法。通过设定阈值将融合方法分为两种,小于阈值时将保留的预测框进行逐一加权融合,大于阈值时将所有预测框加权融合。在VOC数据集上的实验表明,头部网络的改进可以使算法平均精度提升0.3%。最后我们将颈部网络及头部网络改进相结合,同样在VOC数据集上进行实验,实验表明改进后的算法可以使平均精度提升1.7%,证实了改进的有效性。
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