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吕培建1,谭舒月2,张迅頔1,高寒1,李威3
收稿日期:
2020-04-12
修回日期:
2020-08-14
发布日期:
2020-08-14
出版日期:
2020-09-15
通讯作者:
谭舒月
Received:
2020-04-12
Revised:
2020-08-14
Online:
2020-08-14
Published:
2020-09-15
摘要: 针对使用通用目标检测方法检测稠密目标常出现的漏检的问题,提出了一种高效的基于多级多分辨网络的稠密目标检测方法。首先,通过多级多分辨的训练策略捕捉目标密集所丢失的细节。其次,利用基于形状先验的锚点生成方法,统计不同尺度下稠密目标所具有的形状变化。最后,考虑到稠密分布的目标具有较大的外观差异,通过采用不同尺寸的卷积核提取图像不同尺度的特征信息,有效解决现有检测模型中的目标信息丢失问题。在公开的车辆数据集CARPK(The Car Parking Lot Dataset)上验证了所提方法的有效性。与现有公开最好的GANet(Guided Attention Network)实验结果相比,其平均准确率提升了6.4个百分点。实验结果表明,对于不同场景条件下的稠密分布的目标,所提出的多级多分辨网络模型能够达到更好的检测效果。
中图分类号:
吕培建 谭舒月 张迅頔 高寒 李威. 基于多级多分辨网络的稠密目标检测方法[J]. 计算机应用, DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020040457.
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