作為場(chǎng)景理解的重要組成部分,目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在智能安防、工業(yè)制造和軍事探測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)算力的提升和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,多種算法被相繼提出,這極大地促進(jìn)了目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。然而,實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜多變,目標(biāo)或小而稠密,或尺度變化大,或相互高度遮擋。這些因素會(huì)對(duì)檢測(cè)性能產(chǎn)生影響,最終導(dǎo)致錯(cuò)檢和漏檢的現(xiàn)象。針對(duì)上述問(wèn)題,本文使用YOLOv3網(wǎng)絡(luò)作為主要檢測(cè)框架,結(jié)合膨脹卷積和視覺(jué)注意機(jī)制,提出改進(jìn)方案。主要工作如下:（1）針對(duì)目標(biāo)尺度變化大導(dǎo)致檢測(cè)性能降低的問(wèn)題,提出基于膨脹卷積和特征圖融合的YOLOv3網(wǎng)絡(luò)。首先,利用膨脹卷積在不同擴(kuò)張率下呈現(xiàn)不同感受野的特點(diǎn),構(gòu)建并行多分支膨脹卷積模塊,改進(jìn)骨干網(wǎng)絡(luò)Darknet53,使得提取的特征包含更豐富的信息。其次,通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出特征進(jìn)行上采樣和張量拼接,增加淺層特征圖數(shù)量,用于提升小目標(biāo)檢測(cè)精度。最后,在數(shù)據(jù)集COCO上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)能夠有效改善檢測(cè)效果,各類目標(biāo)檢測(cè)精度明顯提高。（2）針對(duì)特征圖中特征不平衡影響檢測(cè)效果的問(wèn)題,提出基于視覺(jué)注意的特征平衡YOLOv3網(wǎng)絡(luò)。首先,通過(guò)上采樣和下采樣整合特征金... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

目標(biāo)檢測(cè)發(fā)展過(guò)程

LeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

卷積操作過(guò)程可視化

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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