Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

RMF-Net: Improving Object Detection with Multi-Scale Strategy RMF-Net: Memperbaik Pengesanan Objek dengan Strategi Berbilang Skala

Yanyan ZHANG, Meiling SHEN, Wensheng YANG

  • pandangan teks lengkap

    0

  • Petikan Ini

Ringkasan:

Kami mencadangkan rangkaian pengesanan sasaran (RMF-Net) berdasarkan strategi pelbagai skala untuk menyelesaikan masalah perbezaan besar dalam skala pengesanan dan oklusi bersama, yang mengakibatkan lokasi yang tidak tepat. Modul gabungan ciri berbilang lapisan dan modul piramid lilitan berbilang pengembangan telah direka bentuk berdasarkan rangkaian sisa ResNet-101. Keupayaan rangkaian untuk menyatakan ciri berskala sasaran boleh dipertingkatkan dengan menggabungkan ciri cetek dan mendalam sasaran dan mengembangkan medan penerimaan rangkaian. Selain itu, penghimpunan Jajaran RoI telah diperkenalkan untuk mengurangkan ketepatan rendah bingkai penambat yang disebabkan oleh pengkuantitian berbilang untuk ketepatan kedudukan yang lebih baik. Akhir sekali, fungsi kehilangan AD-IoU telah direka bentuk, yang boleh menyesuaikan secara adaptif jarak antara kotak ramalan dan kotak sebenar dengan mempertimbangkan secara menyeluruh kadar pertindihan, jarak tengah dan nisbah bidang antara kotak dan boleh meningkatkan ketepatan pengesanan sasaran oklusi. . Eksperimen ablasi pada model RMF-Net mengesahkan keberkesanan setiap faktor dalam meningkatkan ketepatan pengesanan rangkaian. Eksperimen perbandingan telah dijalankan pada dataset Pascal VOC2007 dan Pascal VOC2012 dengan pelbagai algoritma pengesanan sasaran berdasarkan rangkaian saraf konvolusi. Keputusan menunjukkan bahawa RMF-Net mempamerkan kebolehsuaian skala yang kuat pada kadar oklusi yang berbeza. Ketepatan pengesanan masing-masing mencapai 80.4% dan 78.5%.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E105-B No.5 pp.675-683
Tarikh penerbitan
2022/05/01
Diumumkan
2021/12/02
ISSN dalam talian
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2021EBP3102
Jenis Manuskrip
PAPER
kategori
Sistem Multimedia untuk Komunikasi

Pengarang

Yanyan ZHANG
  Nanjing University of Information Science & Technology
Meiling SHEN
  Nanjing University of Information Science & Technology
Wensheng YANG
  Nanjing University of Information Science & Technology

Kata kunci

Contents [show]