【摘 要】
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伴随着计算机硬件的飞速发展,基于深度学习的目标检测方法得到了快速的发展。但在这个庞大的领域中,仍然存在小物体检测精度差以及网络过于复杂导致训练和测试时间过长等问题。本论文主要针对这两个大问题进行了研究,提出相应的优化方案并应用于现实生活存在的问题中。为解决目标检测中小目标检测准确率低的问题,本文提出一种小目标检测模型S-Darknet。该算法以Darknet-53网络为基础进行设计。首先,提出新的
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伴随着计算机硬件的飞速发展,基于深度学习的目标检测方法得到了快速的发展。但在这个庞大的领域中,仍然存在小物体检测精度差以及网络过于复杂导致训练和测试时间过长等问题。本论文主要针对这两个大问题进行了研究,提出相应的优化方案并应用于现实生活存在的问题中。为解决目标检测中小目标检测准确率低的问题,本文提出一种小目标检测模型S-Darknet。该算法以Darknet-53网络为基础进行设计。首先,提出新的骨干网络,该网络充分提取了小物体特征信息并适应多尺度检测。然后,为了使融合后目标部分特征增强,在骨干网络中的每次上采样前加入特征增强模块,从而提高小目标的检测效率。最后为了更好地检测小目标,提出了一种使检测更精准并且可以有效解决正负样本不均衡问题的损失函数。将提出的算法在VOC2007和VOC2012数据集、铁路货车车锁的实际数据集中进行了验证。实验结果表明,该方法在保证实时性的前提下具有较高的检测精度。为了能够得到一个轻量级的新型网络,在不影响准确率的前提下提高训练和测试速度,提出一种改进的轻量级CenterNet目标检测算法。在特征提取网络中引入深度可分离卷积替换掉传统的卷积,从而减少参数量并降低计算量。然后为了保证较高的准确率,在学习方式上采用不同的特征图给予不同的权重系数的训练方式,来提高学习效率,从而获得更好的检测性能。并将改进的网络应用于KITTI车辆数据集中。实验结果表明,该算法更好地满足了对速度和精度的需求。
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