基于空洞卷积与特征增强的单阶段目标检测算法

基于卷积神经网络目标检测算法的浅层特征图包含丰富的细节信息,但缺乏语义信息,而深层特征图则相反。为充分利用浅层和深层特征图特征,解决多尺度目标检测问题,提出一种新的单阶段目标检测算法（AFE-SSD）。以SSD算法为基础,分别对该算法中相邻的2个特征图进行特征融合,从而丰富浅层特征层的语义信息。通过对并行空洞卷积机制进行改进,构建多尺度特征提取模块,将融合后的特征图通入多尺度特征提取模块的方式丰富其多尺度信息,同时提升主干网络的特征提取能力。在PASCAL VOC2007测试集上的实验结果表明,AFE-SSD算法的mAP为79.8%,检测速度为58.8 frame/s,与SSD、DSSD算法相比,mAP分别提升了2.4和1.2个百分点,验证了所提特征融合方式及多尺度提取模块的有效性。     

基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络

随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题。在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能。使用空洞卷积替换YOLOv4中Neck部分的池化金字塔,在网络更深处减少语义丢失的同时获得更大的感受野。在此基础上,对主干网络进行轻量化并增加特征金字塔到主干网络的反馈机制,对来自浅层与深层融合的特征再次处理,保留更多小目标的特征信息,提高网络分类和定位的有效性。鉴于小目标物体属于困难检测样本,引入Focal Loss损失函数,增大困难样本的损失权重,形成YOLOv4-RF算法。在KITTI数据集上的实验数据表明,YOLOv4-RF在各个类别上的检测精度均高于YOLOv4,并在模型缩小138 MB的基础上提高了1.4%的平均精度均值(MAP@0.5)。     

融合策略优选和双注意力的单阶段目标检测

目的 特征融合是改善模糊图像、小目标以及受遮挡物体等目标检测困难的有效手段之一,为了更有效地利用特征融合来整合不同网络层次的特征信息,显著表达其中的重要特征,本文提出一种基于融合策略优选和双注意力机制的单阶段目标检测算法FDA-SSD(fusion double attention single shot multibox detector)。方法 设计融合策略优化选择方法,结合特征金字塔(feature pyramid network, FPN)来确定最优的多层特征图组合及融合过程,之后连接双注意力模块,通过对各个通道和空间特征的权重再分配,提升模型对通道特征和空间信息的敏感性,最终产生包含丰富语义信息和凸显重要特征的特征图组。结果 本文在公开数据集PASCAL VOC2007(pattern analysis, statistical modelling and computational learning visual object classes)和TGRS-HRRSD-Dataset(high resolution remote sensing detection)上进行对比...     

基于转置卷积操作改进的单阶段多边框目标检测方法

针对单阶段多边框目标检测（SSD）模型在以高交并比（IoU）评估平均检测精度（mAP）时出现的精度下降问题,提出一种使用转置卷积操作构建的循环特征聚合模型。该模型以SSD模型为基础,使用ResNet 101作为特征提取网络。首先,利用转置卷积操作扩大网络结构中深层特征图的尺寸,为浅层特征图引入对目标的高层抽象和上下文信息;其次,使用全连接卷积层减少浅层特征图在进行特征聚合时出现偏差的可能性;最后,将浅层特征图与表示了上下文信息的深层特征图拼接,并使用1×1卷积操作恢复通道数。特征聚合过程可以循环进行多次。实验结果表明,使用KITTI数据集,以交并比（IoU）为0.7评估平均检测精度,与原始SSD模型相比,循环特征聚合模型的检测精度提高了5.1个百分点;与已有的精度最高Faster R-CNN相比,检测精度提高了2个百分点。循环特征聚合模型能有效提升平均目标检测精度,生成高质量的边界框。     

一种基于空洞卷积的遮挡目标检测方法

本文提出了一种基于两阶段目标检测的方法,该方法基于FasterR-CNN模型,以ResNet50为主干网络,利用特征金字塔网络融合多个特征层的上下文信息,并在后续特征图的处理过程中加入空洞卷积,以扩大特征图的感受野,增强对遮挡目标的检测。     

单阶段多框检测器无人机航拍目标识别方法

无人机（UAV）航拍图像视野开阔,图像中的目标较小且边缘模糊,而现有单阶段多框检测器（SSD）目标检测模型难以准确地检测航拍图像中的小目标。为了有效地解决原有模型容易漏检的问题,借鉴特征金字塔网络（FPN）提出了一种基于连续上采样的SSD模型。改进SSD模型将输入图像尺寸调整为\mathrm{320}\times \mathrm{320},新增Conv3_3特征层,将高层特征进行上采样,并利用特征金字塔结构对VGG16网络前5层特征进行融合,从而增强各个特征层的语义表达能力,同时重新设计先验框的尺寸。在公开航拍数据集UCAS-AOD上训练并验证,实验结果表明,所提改进SSD模型的各类平均精度均值（mAP）达到了94.78%,与现有SSD模型相比,其准确率提升了17.62%,其中飞机类别提升了4.66%,汽车类别提升了34.78%。     

基于深度可分离空洞卷积金字塔的变压器渗漏油检测

为了降低影响并提高对变压器渗漏油巡检图像的检测效率,提出一种基于深度可分离空洞卷积金字塔的变压器渗漏油检测模型。首先,将空洞金字塔中普通卷积块修改为深度可分离卷积块,以此扩大金字塔感受野,使特征提取网络提取到的特征图语义信息更加丰富;然后,改进了特征提取阶段低阶语义特征与高阶语义特征融合过程,进一步增强特征提取网络产生特征图的语义信息;最后,为了避免经过多次卷积、池化操作后特征图语义信息的损失,在融合过程中引入空间注意力机制和通道注意力机制,进一步增强特征图中的语义信息。与UNet(convolutional networks for biomedical image segmentation)、PSPNet(pyramid scene parseing network)、DeepLabv3+(encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation)和MCNN(multi-class convolutional neural network)等算法进行对比实验发现,本文所提出网络...     

基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法

SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳。对此在SSD网络结构的基础上引入空洞卷积(Dilated Convolution),并组建空洞金字塔模块(Pyramid Dilated Convolution)和特征空洞金字塔模块(Feature Pyramid Dilated Convolution)融入SSD中,提升了网络浅层特征层的语义信息,提高了深层特征层的感受野和特征提取能力,构建了新型网络结构Pyramid Dilated SSD(PDSSD)。实验结果表明,PDSSD在PASCAL-VOC数据集上的检测mAP(Mean Average Precision)值高达82.1%,检测精度和小目标检测能力明显高于SSD,并且网络训练速度和mAP值领先于其他主流算法。     

SSD与时空特征融合的视频目标检测

目的 视频目标检测旨在序列图像中定位运动目标,并为各个目标分配指定的类别标签。视频目标检测存在目标模糊和多目标遮挡等问题,现有的大部分视频目标检测方法是在静态图像目标检测的基础上,通过考虑时空一致性来提高运动目标检测的准确率,但由于运动目标存在遮挡、模糊等现象,目前视频目标检测的鲁棒性不高。为此,本文提出了一种单阶段多框检测（single shot multibox detector,SSD）与时空特征融合的视频目标检测模型。方法 在单阶段目标检测的SSD模型框架下,利用光流网络估计当前帧与近邻帧之间的光流场,结合多个近邻帧的特征对当前帧的特征进行运动补偿,并利用特征金字塔网络提取多尺度特征用于检测不同尺寸的目标,最后通过高低层特征融合增强低层特征的语义信息。结果 实验结果表明,本文模型在ImageNet VID （Imagelvet for video object detetion）数据集上的mAP （mean average precision）为72.0%,相对于TCN （temporal convolutional networks）模型、TPN+LSTM （tubelet proposal network and long short term memory network）模型和SSD+孪生网络模型,分别提高了24.5%、3.6%和2.5%,在不同结构网络模型上的分离实验进一步验证了本文模型的有效性。结论 本文模型利用视频特有的时间相关性和空间相关性,通过时空特征融合提高了视频目标检测的准确率,较好地解决了视频目标检测中目标漏检和误检的问题。     

融入混合注意力的可变形空洞卷积近岸SAR小舰船检测

目的 在近岸合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船检测中,由于陆地建筑及岛屿等复杂背景的影响,小型舰船与周边相似建筑及岛屿容易混淆。现有方法通常使用固定大小的方形卷积核提取图像特征。但是小型舰船在图像中占比较小,且呈长条形倾斜分布。固定大小的方形卷积核引入了过多背景信息,对分类造成干扰。为此,本文针对SAR图像舰船目标提出一种基于可变形空洞卷积的骨干网络。方法 首先用可变形空洞卷积核代替传统卷积核,使提取特征位置更贴合目标形状,强化对舰船目标本身区域和边缘特征的提取能力,减少背景信息提取。然后提出3通道混合注意力机制来加强局部细节信息提取,突出小型舰船与暗礁、岛屿等的差异性,提高模型细分类效果。结果 在SAR图像舰船数据集HRSID(high-resolution SAR images dataset)上的实验结果表明,本文方法应用在Cascade-RCNN(cascade region convolutional neural network)、YOLOv4(you only look once v4)和BorderDet(border d...     

结合混合域注意力与空洞卷积的3维目标检测

目的 通过深度学习卷积神经网络进行3维目标检测的方法已取得巨大进展,但卷积神经网络提取的特征既缺乏不同区域特征的依赖关系,也缺乏不同通道特征的依赖关系,同时难以保证在无损空间分辨率的情况下扩大感受野。针对以上不足,提出了一种结合混合域注意力与空洞卷积的3维目标检测方法。方法 在输入层融入空间域注意力机制,变换输入信息的空间位置,保留需重点关注的区域特征;在网络中融入通道域注意力机制,提取特征的通道权重,获取关键通道特征;通过融合空间域与通道域注意力机制,对特征进行混合空间与通道的混合注意。在特征提取器的输出层融入结合空洞卷积与通道注意力机制的网络层,在不损失空间分辨率的情况下扩大感受野,根据不同感受野提取特征的通道权重后进行融合,得到全局感受野的关键通道特征;引入特征金字塔结构构建特征提取器,提取高分辨率的特征图,大幅提升网络的检测性能。运用基于二阶段的区域生成网络,回归定位更准确的3维目标框。结果 KITTI（A project of Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）数据集中的实验结果表明,在物体被遮挡的程度由轻到高时,对测试集中的car类别,3维目标检测框的平均精度AP_3D值分别为83.45%、74.29%、67.92%,鸟瞰视角2维目标检测框的平均精度AP_BEV值分别为89.61%、87.05%、79.69%; 对pedestrian和cyclist 类别,AP_3D和AP_BEV值同样比其他方法的检测结果有一定优势。结论 本文提出的3维目标检测网络,一定程度上解决了3维检测任务中卷积神经网络提取的特征缺乏视觉注意力的问题,从而使3维目标检测更有效地运用于室外自动驾驶。     

基于分组卷积和特征图级联的轻量级目标检测

针对Pelee轻量级目标检测网络中参数量和计算量较多、检测精度较差等缺陷,提出了基于分组卷积和特征图级联的轻量级目标检测网络GCPelee。首先,利用分组卷积替换检测模块中的标准卷积形式以减少模型参数量和计算量;其次,在检测模块上应用特征图级联,将感受野较大的特征图包含的信息传递至感受野较小的特征图,提升后者的感受野大小。实验结果表明,优化后的GCPelee模型参数量和计算量均得到减少,检测精度得到了提升。     

融合跨阶段连接与倒残差的NAS-FPNLite目标检测方法

目的 轻量级目标检测方法旨在保证检测精度,并减少神经网络的计算成本和存储成本。针对MobileNetv3网络瓶颈层bneck之间特征连接弱和深度可分离卷积在低维度下易出现参数为0的问题,提出一种融合跨阶段连接与倒残差的NAS-FPNLite(neural architecture search-feature pyramid networks lite)目标检测方法。方法 提出一种跨阶段连接（cross stage connection,CSC）结构,将同一级网络块的初始输入与最终输出做通道融合,获取差异最大的梯度组合,得到一种改进的CSCMobileNetv3网络模型。在NAS-FPNLite的检测器结构中特征金字塔（feature pyramid networks,FPN）部分融合倒残差结构,将不同特征层之间逐元素相加的特征融合方式替换为通道叠加的方式,使得进行深度可分离卷积时保持更高的通道数,并将输入的特征层与最终的输出层做跳跃连接,进行充分特征融合,得到一种融合倒残差的NAS-FPNLite目标检测方法。结果 实验数据表明,在CIFAR(Canadian Institute f...     

基于双分支通道空间依赖和非对称权重共享卷积的目标检测优化结构

以往的目标检测任务中,大量研究通过空间和通道信息来构建特征优化算法。然而,如何利用通道和空间中最大和平均特征的信息分布情况进行特征提取,仍是一个挑战。针对上述挑战,构建了双分支通道空间依赖网络,用来提取空间和通道中信息依赖特征,其关键是获取最大特征和平均特征上的重要信息分布情况。为了优化网络的检测精度与计算效率,构建了非对称权重共享卷积网络,利用相同的非对称卷积核进行联合训练来实现权重共享,极大地增强了卷积核参数的鲁棒性。以YOLOv4、YOLOv5和EfficientDet为检测基线,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行实验,验证了双分支通道空间依赖网络和非对称权重共享卷积网络模块的有效性。在两个数据集上精度最高分别增长了1.98%和2.6%。     

基于双重金字塔网络的视频目标分割方法

针对复杂视频场景中难以分割特定目标的问题，提出一种基于双重金字塔网络（DPN）的视频目标分割方法。首先，通过调制网络的单向传递让分割模型适应特定目标的外观。具体而言，从给定目标的视觉和空间信息中学习一种调制器，并通过调制器调节分割网络的中间层以适应特定目标的外观变化。然后，通过基于不同区域的上下文聚合的方法，在分割网络的最后一层中聚合全局上下文信息。最后，通过横向连接的自左而右结构，在所有尺度中构建高阶语义特征图。所提出的视频目标分割方法是一个可以端到端训练的分割网络。大量实验结果表明，所提方法在DAVIS2016数据集上的性能与较先进的使用在线微调的方法相比，可达到相竞争的结果，且在DAVIS2017数据集上性能较优。     

基于跳跃连接金字塔模型的小目标检测

随着深度学习的发展,目标检测已经获得了较高的精度和效率。但是小目标的检测仍然是一个挑战。小目标检测准确率较低的重要原因是没有充分利用高层特征的语义信息和低层特征的细节信息之间的关系。针对上述问题,本文提出一种基于跳跃连接金字塔模型的小目标检测方法。与其他的目标检测方法不同,本文提出利用跳跃连接金字塔结构来融合多层高层语义特征信息和低层特征图的细节信息。而且为了更好地提取不同尺度物体对应的特征信息,在网络模型中采用不同大小的卷积核和不同步长的空洞卷积来提取全局特征信息。在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行了实验,验证了算法的有效性。     

结合语义辅助和边缘特征的显著对象检测

目的 现有的显著对象检测模型能够很好地定位显著对象,但是在获得完整均匀的对象和保留清晰边缘的任务上存在不足。为了得到整体均匀和边缘清晰的显著对象,本文提出了结合语义辅助和边缘特征的显著对象检测模型。方法 模型利用设计的语义辅助特征融合模块优化骨干网的侧向输出特征,每层特征通过语义辅助选择性融合相邻的低层特征,获得足够的结构信息并增强显著区域的特征强度,进而检测出整体均匀的显著对象。通过设计的边缘分支网络以及显著对象特征得到精确的边缘特征,将边缘特征融合到显著对象特征中,加强特征中显著对象边缘区域的可区分性,以便检测出清晰的边缘。同时,本文设计了一个双向多尺度模块来提取网络中的多尺度信息。结果 在4种常用的数据集ECSSD （extended complex scene saliency dataset）、DUT-O （Dalian University of Technology and OMRON Corporation）、HKU-IS和DUTS上与12种较流行的显著模型进行比较,本文模型的最大F值度量（max F-measure,MaxF）和平均绝对误差（mean absolution error,MAE）分别是0.940、0.795、0.929、0.870和0.041、0.057、0.034、0.043。从实验结果看,本文方法得到的显著图更接近真值图,在MaxF和MAE上取得最佳性能的次数多于其他12种方法。结论 本文提出的结合语义辅助和边缘特征的显著对象检测模型十分有效。语义辅助特征融合和边缘特征的引入使检测出的显著对象更为完整均匀,对象的边缘区分性也更强,多尺度特征提取进一步改善了显著对象的检测效果。