【摘要】：針對(duì)坦克裝甲目標(biāo)的圖像檢測任務(wù),提出一種基于分層多尺度卷積特征提取的目標(biāo)檢測方法。采用遷移學(xué)習(xí)的設(shè)計(jì)思路,在VGG-16網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上針對(duì)目標(biāo)檢測任務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行修改和微調(diào),結(jié)合建議區(qū)域提取網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)檢測子網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精確檢測。對(duì)于建議區(qū)域提取網(wǎng)絡(luò),在多個(gè)不同分辨率的卷積特征圖上分層提取多種尺度的建議區(qū)域,增強(qiáng)對(duì)弱小目標(biāo)的檢測能力;對(duì)于目標(biāo)檢測子網(wǎng)絡(luò),選用分辨率更高的卷積特征圖來提取目標(biāo),并額外增加了一個(gè)上采樣層來提升特征圖的分辨率。通過結(jié)合多尺度訓(xùn)練、困難負(fù)樣本挖掘等多種設(shè)計(jì)和訓(xùn)練方法,所提出的方法在構(gòu)建的坦克裝甲目標(biāo)數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的檢測效果,目標(biāo)檢測的精度和速度均優(yōu)于目前主流的檢測方法。
[Abstract]:A method of target detection based on hierarchical and multi-scale convolution feature extraction is proposed for image detection of tank armored targets. Based on the VGG-16 network, the structure and parameters of the network are modified and fine-tuned based on the transfer learning, and the proposed region extraction network and the target detection subnetwork are combined to realize the accurate detection of the target. In order to enhance the detection ability of small and weak targets, the proposed region is extracted from several convolutional feature maps with different resolution layers to enhance the detection ability of small and weak targets, and the target detection subnetwork is used to detect small and weak targets. A convolutional feature map with higher resolution is used to extract the target, and an additional upper sampling layer is added to improve the resolution of the feature image. Through the combination of multi-scale training, difficult negative sample mining and other design and training methods, the proposed method has achieved excellent detection results on the constructed tank armor target data set. The accuracy and speed of target detection are better than the current mainstream detection methods.
【作者單位】： 裝甲兵工程學(xué)院控制工程系;
【基金】：總裝備部院�？萍紕�(chuàng)新工程項(xiàng)目(ZXY14060014)
【分類號(hào)】：E919;TP391.41

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本文編號(hào)：2194551