融合检测与跟踪的半自动视频目标标注

针对视频图像连续帧间的目标具有冗余性,采用手动标注方式耗时耗力的问题,提出一种融合检测和跟踪算法的视频目标半自动标注框架。利用手动标注的样本离线训练改进YOLO v3模型,并将该检测模型作为在线标注的检测器。在线标注时在初始帧手动确定目标位置和标签,在后续帧根据检测框与跟踪框的IOU（Intersection-Over-Union）值自动确定目标的位置,并利用跟踪器的响应输出判断目标消失,从而自动停止当前目标标注。采用一种基于目标显著性的关键帧提取算法选择关键帧。采用自建舰船目标数据集进行了改进YOLO v3检测性能对比实验,并采用舰船视频序列验证了提出的视频目标半自动标注方法的有效性。实验结果表明,该方法可以显著提高标注效率,能够快速生成标注数据,适用于海上舰船等场景的视频目标标注任务。     

基于加权策略的高分辨率遥感图像目标检测

针对遥感图像目标检测任务中存在的目标尺度差异大、检测精度低等问题,提出了一种基于加权策略的改进YOLOv3遥感图像目标检测模型。为提高对遥感图像中小目标的检测精度,增加具有较小感受野的特征图像的检测分支。设计了一种多尺度特征图像自适应加权融合方法,通过挖掘特征提取网络的表征能力,综合利用多尺度特征提高了目标检测精度。采用DIOR数据集的4类目标构建了一个新的遥感图像目标检测数据集,并进行了改进模型的训练与测试。实验结果表明,改进后的模型取得了80.25%的平均精度均值（mean Average Precision,mAP）,相比于改进前提高了8.2%。将训练模型对RSOD、UCAS-AOD、NWPU VHR-10数据集进行测试,验证了改进模型具有较好的适应性。