【摘要】：目標定位是計算機視覺中的關鍵問題,針對目前區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及其擴展算法的精度受限于輸出卷積圖尺寸、不能得到目標準確位置的問題,提出一種基于多任務卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標定位算法.在特征提取階段,不同的任務共享相同的特征提取層;然后分別針對不同層次信息訓練對應的后續(xù)網(wǎng)絡;在提取出高層和低層信息后,融合低層信息和高層信息得到準確的目標位置.在PASCAL VOC 2007數(shù)據(jù)庫和交通場景數(shù)據(jù)庫進行實驗的結果表明,該算法可以有效地提高目標定位的精度.
[Abstract]:Target location is a key problem in computer vision. The accuracy of the current regional convolution neural network and its extended algorithm is limited by the size of the output convolution image, so the accurate location of the target can not be obtained. A target localization algorithm based on multitask convolution neural network is proposed. In the feature extraction stage, different tasks share the same feature extraction layer, and then train the corresponding follow-up network for different levels of information. After extracting the high and low level information, the lower level information and the high level information are fused to obtain the accurate target position. The experimental results in PASCAL VOC 2007 database and traffic scene database show that the algorithm can effectively improve the accuracy of target location.
【作者單位】： 浙江工商大學計算機與信息工程學院;浙江大學CAD&CG國家重點實驗室;
【基金】：國家科技支撐計劃(2014BAK14B01) 國家自然科學基金(61472362,61379075,61272048) 浙江省自然科學基金(LY14F020001) 北京航天航空大學開放課題基金(BUAA-VR-16KF-19)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2311210