改进的SSD行人检测算法

针对行人检测中检测速度慢,不能实现实时性检测的问题,提出一种改进的SSD(Single Shot MultiBox Detector)行人检测算法。改进网络通过调整基础网络中卷积层的数量,去除冗余的卷积层,降低模型复杂度,提高检测速度;不同尺度特征图进行预测之前加入残差块,进一步提取特征,提高准确率。提取PASCAL VOC数据集中的行人图像和INRIA数据集形成混合数据集进行训练,增加模型泛化性,实验证明本方法拥有较高的精度和较快的速度,具有良好的泛化性,满足实时性要求。     

基于轻量化SSD的人脸检测模型设计

针对传统深度学习检测模型精度高、结构复杂、参数量大,检测速度慢,以及轻量级模型结构简单参数量小,精度损失明显的问题,提出了一种轻量化基于单步候选区回归的目标检测算法(SSD)的人脸检测模型,兼顾检测精度和检测速度的需求.基于传统模型特征图所存在的冗余现象,设计了一种轻量化卷积,以线性变换代替部分卷积操作,既能保持特征图的数量,又减少了模型参数和运算量.同时,采用性能更好的Hard_Swish激活函数,以加快收敛速度并提高模型精度.通过FDDB人脸数据集的测试结果可以看出,综合考虑精度、参数量、速度等指标,轻量化模型在保持了人脸检测精度的前提下,大大压缩了模型体积、提高了模型的检测速度,达到了影视实时性检测要求.     

基于Faster-RCNN的汽车漆面缺陷部位检测

针对人工设计特征复杂和传统的自动化方法在目标识别和检测上准确率和效率低下的问题，提出一种基于改进的Faster-RCNN的目标区域定位方法。由于被检测目标尺度变化大，为了解决原始Faster-RCNN网络结构对于小目标区域检测精度低的问题，提出多尺度快速区域卷积神经网络检测算法，改进了神经网络的结构，使网络在检测过程中可以同时使用低层和高层的特征，提升了网络对于小目标区域的检测能力。修改原始网络中锚框设定方法，通过聚类算法来确定不同尺度的特征图的锚框。实验结果表明，该方法在不同的背景下均能实现对目标较好的识别与定位，对小区域的检测能力显著提高。检测精度由原始网络结构的79.60%上升到95.39%,提高了15.79百分点。     

基于多任务分支SSD的目标检测算法

针对原始SSD算法各检测特征层没有关联导致特征融合较差,使得检测效果不佳,而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于多任务分支的SSD目标检测算法.对特征金字塔进行研究,构建语义与定位级联模块和融合分裂模块用于两个不同分支,在通过两个分支模块之后得到两组多尺度特征,构建多尺度通道聚合模块进行融...     

多尺度卷积特征融合的SSD目标检测算法

提出了一种改进的多尺度卷积特征目标检测方法,用以提高SSD(single shot multibox detector)模型对中目标和小目标的检测精确度。该方法先对SSD模型低层特征层采用区域放大提取的方法以提高对小目标的检测能力,再对高层特征层进行特征提取以改善中目标的检测效果。最后,利用SSD模型中原有的多尺度卷积检测方法,将改进的多层特征检测结果进行融合,并通过参数再训练以获得最终改进的SSD模型。实验结果表明,该方法在MS COCO数据集上对中目标和小目标的测试精确度分别为75.1%和40.5%,相比于原有SSD模型分别提升16.3%和23.1%。     

基于轻量化模型的钢铁表面缺陷显著性检测研究

钢铁被广泛地应用于工业生产,其质量的优劣影响着钢铁制品的可靠性。现有检测技术基于深度学习等方法来检测钢铁表面缺陷区域,但仍存在检测速度慢、模型参数量大和应对复杂场景处理能力弱的问题。针对问题设计了一种基于轻量化模型的钢铁表面缺陷显著性检测方法,能够实现快速准确地检测钢铁表面缺陷区域。该方法以深度可分离卷积为基础设计模型,从而减小模型整体参数量并提升检测速度;在模型中引入多尺度特征,强化轻量化模型对于图像特征的提取能力,提升对复杂环境下的适应性。该方法在公开数据集SD-saliency-900上进行了广泛的实验,实验结果证明提出模型在检测精度不受影响的前提下,大幅减小模型参数量并显著提升模型推理速度。相较于其他基准方法,所提出模型具有更好的复杂环境应对能力以及实际应用性。     

基于参数轻量化的井下人体实时检测算法

针对现有井下人员目标检测方法因网络较深、计算量庞大而不能达到实时检测效果的问题,提出了一种基于参数轻量化的井下人体实时检测算法。采用深度可分离卷积模块和倒置残差模块构建轻量级特征提取网络:通过深度可分离卷积压缩参数量和运算量,提升特征提取网络的运算速度;倒置残差模块通过更高维度的张量来提取足够多的信息,保证特征提取网络的精确度。结合轻量级特征提取网络和SSD多尺度检测方法建立井下人体实时检测模型,该模型在轻量级倒置残差特征提取网络的基本结构上增添传统卷积层至27层进行卷积操作,其中6层特征图被抽取进行多尺度预测,测试结果表明,该模型的大小为18MB,帧率约为35帧/s,性能优于常用的VGG16+Faster R-CNN模型和VGG16+多尺度检测模型。为适应井下特定环境的目标检测需求,设计了基于Faster R-CNN的人体数据半自动标注方法,可显著减少人工工作量,提高井下人体检测精度。利用矿工服装颜色信息对检测结果框进行二次筛选,剔除将背景检测为人体的误检框。测试结果表明,该算法实现了采煤工作面人员实时定位检测及框选,精度达92.86%,召回率为98.11%,有效解决了井下人员漏检及误检问题。     

保持高分辨率信息的无锚点框检测算法

目标检测逐渐成为视觉研究社区的关键领域,而其挑战之一是检测器难以准确地定位不同尺度的物体.面向图像中的目标检测应用,提出了高分辨率-无锚点框(HOAR)检测策略来应对物体尺度多变的挑战.HOAR将待测图像输入多条通路(对应不同尺度)并行的高分辨率网络,并提取每条通路上的输出特征图作为图像在每种尺度下的深度特征表示;然后...     

XSSD-P：改进的SSD行人检测算法

SSD(single shot multi-box detector)是目前广泛应用于行人检测的神经网络算法,为了提高其检测精度和检测速度,对SSD算法进行了有效改进（改进后的算法称为XSSD-P）。选择Xception网络作为XSSD-P算法的骨干网络并重新选择用于预测的特征层;根据行人外形尺寸的特征设计了多尺度卷积核和基础锚框,并将二者耦合,基础锚框通过调节自身大小得到锚框（anchors）用于位置回归;再使用深度可分离卷积代替常规卷积在特征图上进行预测,实现了行人的有效检测。在INRIA数据集、VOC数据集和COCO数据集上进行检测精度对比测试,与SSD以及其他主流算法相比,XSSD-P算法在行人检测方面拥有更高的检测精度,并在Caltech行人数据集和MIT行人数据集中验证了XSSD-P算法的泛化性能。在检测速度方面,与SSD算法相比,XSSD-P算法的检测速度高出30 FPS,提高了42.86%。实验结果表明,XSSD-P的检测精度和检测速度均优于SSD算法。     

空对地场景信息辅助的目标检测算法

在空对地视角下图像的场景信息往往更加丰富,并且对目标的定位和分类有很强的辅助作用.传统的单发多框检测(SSD)网络在6个不同深度的特征图上对目标边框和类别独立地进行预测,忽略了深层次特征的场景信息对浅层细节信息的辅助作用.为有效地利用场景信息,首先在SSD网络的基础上分析不同尺度的特征图对目标检测的影响;然后结合特征金字塔和长短期记忆网络针对不同特征图建立场景辅助结构,增强特征图的表征能力.在自制的空对地数据集上进行实验,并与检测领域几种经典的网络进行对比,结果表明,文中算法能够在保证速度的前提下高效地对目标进行检测,比其他经典的网络有更高的检测精度.     

融合注意力机制与改进SSD算法的SAR舰船目标检测方法

针对单次多盒检测算法(SSD)对复杂背景下合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标的检测容易出现误检或漏检情况,提出一种基于融合注意力机制与改进的SSD算法的目标检测方法。首先在SSD算法上引入ResNet网络并进行改进,以提供丰富的语义信息和细节信息,提高算法的鲁棒性;其次融合通道和空间注意力增强对舰船目标的辨认能力,抑制海杂波等干扰信息;同时改进损失函数来解决舰船密集分布时的漏检问题,提高网络训练效果。数据集上的实验表明,该方法平均准确率(mAP)为87.6%,比SSD算法提高了4.2个百分点,目标的漏检和误检明显减少。相比SSD算法,该算法对复杂背景下的舰船目标有较好的辨别能力和鲁棒性,抗干扰能力有所提升。     

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...     

基于隔级交叉特征融合的输电线螺栓缺销检测

目的 螺栓销钉是输电线路中至关重要的连接部件,螺栓的销钉缺失会导致输电线路中关键部件解体,甚至造成大规模停电事故。螺栓缺销检测属于小目标检测问题,由于其尺寸较小且背景复杂,现有的目标检测算法针对螺栓缺销的检测效果较差。为了提升输电线路中螺栓缺销的检测效果,本文以SSD(single shot multibox detector)算法为基础,提出了基于隔级交叉自适应特征融合的输电线路螺栓缺销检测方法。方法 在建立了螺栓缺销故障检测数据集后,首先在SSD网络中加入隔级交叉特征金字塔结构,增强特征图的视觉信息和语义信息;其次,引入自适应特征融合机制进行特征图二次融合,不同尺度的特征图以自适应学习到的权重进行加权特征融合,有效提升螺栓缺销的检测效果;最后,对原始的SSD网络中的先验框尺寸进行调整,使其大小和长宽比更加适合螺栓目标。结果 实验结果表明,本文方法在正常螺栓类的检测精度达到87.93%,螺栓缺销类的检测精度达到89.15%。与原始的SSD网络相比,检测精度分别提升了2.71%和3.99%。结论 本文方法针对螺栓缺销故障的检测精度较高,较原始SSD网络的检测精度有明显提升,与其他方法相...     

改进SSD的可回收垃圾检测方法

目前我国可回收垃圾的回收利用主要依靠人工分拣的方式,造成了人力资源浪费、资源利用率低等问题。为提高资源的回收利用,提出了一个基于改进single shot multibox detector（SSD）算法的可回收垃圾检测器。针对模型参数量大,难以部署应用的问题,选用新的主干特征提取网络,引入轻量化的网络RepVGG替换SSD中的VGG16网络,同时采用结构重参数化的方式大幅减少参数量和计算量。修改SSD的辅助卷积层结构,进一步减少参数量。针对数据集尺寸变化大的问题,引入SK模块,自适应调整感受野的尺寸,提高检测精度。实验结果表明,改进的SSD模型在可回收垃圾检测任务上具有较好的检测精度和实时性,精度为95.23%,相较于原始SSD提升了4.33个百分点,检测速度可以达到64?FPS,因此该算法可以更好地应用于工业。     

基于SSD的轻量级车辆检测网络改进

针对嵌入式摄像设备在执行目标检测任务过程中,对于移动中车辆的检测耗时较长无法及时反馈检测结果的问题,提出了一种基于残差连接和注意力机制的轻量级卷积网络来对SSD（single shot multibox detector）目标检测模型进行改进。采用h-swish和h-sigmoid激活函数分别替换残差块中的ReLU激活函数和通道注意力模块中的sigmoid激活函数,降低训练和推理所需计算量。根据实际应用中特定角度下车辆外形的特征为依据,重新设计SSD目标检测方法的默认框生成比例,并结合输入图像大小及特征图感受野来减少特征融合层及默认框匹配运算量。实验表明改进后的SSD检测模型在BIT-Vehicle Dataset上的平均精度均值（mean average precision,mAP）达到了94.87%,相较于经典SSD目标检测模型的mAP提升了0.83个百分点,在搭载了Intel NCS2的Raspbery PI 3+上平均处理速度达到了16?frame/s。     

基于改进SSD模型的工件表面缺陷识别算法

工件表面缺陷是影响机械设备性能的重要因素,快速高效的检测方法是目前研究的重点。为了解决工件表面缺陷检测问题,提出一种基于改进SSD模型的检测算法。该算法用本文提出的DH-MobileNet网络代替SSD结构中的VGG16网络,从而简化检测模型,减少了运算量。同时采用反向残差结构进行位置预测,并用空洞卷积代替下采样操作以避免信息损失。利用扫描电子显微镜得到工件表面图像,建立工件表面缺陷数据集并进行扩充,最后针对碎屑、剥落和梨沟这3类高频缺陷进行训练和测试,并与YOLO、Faster R-CNN和原始SSD模型进行效果比较。检测结果表明该算法能够更准确、快速地检测工件表面缺陷,为实际工业场景中的缺陷检测提供了新的思路。     

基于改进SSD算法的双目鱼群图像检测

针对水下鱼群图像对比度低、鱼群尺寸不一致以及双目图像拼接出现的伪影问题,通过改进SSD (single shot MultiBox detector)算法提高图像拼接精度,实现不同尺寸鱼群快速准确检测。借助卷积层重叠相加法融合多个卷积特征,增强各个特征层的特征强度;构建特征金字塔模型,实现低卷积层的高分辨率特征与高卷积层的语义特征的融合,提高水下低对比度图像中小目标鱼群的检测精度;利用两个相同的卷积模型进行特征匹配,依据反向传播机制将第六层匹配特征逐级映射到第四层,提高特征匹配精度。在Labeled fish in the wild数据集上对本文算法进行验证,对小目标鱼群的检测精度在90%以上。     

基于反卷积和特征融合的SSD小目标检测算法

由于小目标的低分辨率和噪声等影响,大多数目标检测算法不能有效利用特征图中小目标的边缘信息和语义信息,导致其特征与背景难以区分,检测效果差。为解决SSD(single shot multibox detector)模型中小目标特征信息不足的缺陷,提出反卷积和特征融合的方法。先采用反卷积作用于浅层特征层,增大特征图分辨率,然后将SSD模型中卷积层conv11_2的特征图上采样,拼接得到新的特征层,最后将新的特征层与SSD模型中固有的4个尺度的特征层进行融合。通过将改进后的方法与VOC2007数据集和KITTI车辆检测数据集上的SSD和DSSD方法进行比较,结果表明:该方法降低了小目标的漏检率,并提升整体目标的平均检测准确率。