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基于改进SPPnet的YOLOv4目标检测
被引量：
3
1
作者
杨海舟
李丹
《电子制作》
2021年第22期52-54,共3页
目前主流的目标检测模型如Faster R-CNN、SSD等对小目标存在漏检的情况,虽然SPPnet在传统多尺度检测任务中表现不错,但其单一的设计结构仍然存在问题,对此,我们提出了改进的SPPnet。考虑到目标检测任务的高效性,本文改进基于YOLOv4目标...
目前主流的目标检测模型如Faster R-CNN、SSD等对小目标存在漏检的情况,虽然SPPnet在传统多尺度检测任务中表现不错,但其单一的设计结构仍然存在问题,对此,我们提出了改进的SPPnet。考虑到目标检测任务的高效性,本文改进基于YOLOv4目标检测模型进行验证,仅使用部分YOLO v4的tricks。本文实验是基于PASCAL VOC07+12数据集,输入图像的大小为416×416,实验结果显示,在3060 GPU上,改进后的网络实现了89.63%的mAP和32.4 FPS。
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关键词
YOLOv4
sppnet
目标检测
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职称材料
基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别的研究
被引量：
1
2
作者
刘羿漩
齐振岭
+2 位作者
董苗苗
梁允泉
葛广英
《计算机测量与控制》
2023年第1期194-201,共8页
针对中华传统刺绣工艺传承保护问题中的分类任务,传统的刺绣分类方法存在耗时长、精度低以及需要大量掌握专业知识的人力资源等问题;设计了一种基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法;构建刺绣图像分类识别数据集;采用局部二值模式LBP...
针对中华传统刺绣工艺传承保护问题中的分类任务,传统的刺绣分类方法存在耗时长、精度低以及需要大量掌握专业知识的人力资源等问题;设计了一种基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法;构建刺绣图像分类识别数据集;采用局部二值模式LBP、Canny算子边缘提取以及Gabor滤波等方式提取纹理特征,将不同特征图与原图合并为四至六通道图像数据集送入网络进行消融试验,扩充了数据集宽度;为稳定训练过程,加速损失收敛速度,提出引入SPP(spatial pyramid pooling)结构优化模型;为提高分类识别精度使用Leaky ReLU激活函数优化ReLU函数;实验结果表明基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法可解决传统刺绣图像分类方法中存在的问题,改进后的刺绣图像分类模型与基准模型相比准确率提高了8.1%,高达97.39%。
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关键词
刺绣图像分类识别
深度学习
卷积神经网络
稠密连接网络
金字塔池化
多通道融合
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职称材料
基于改进EfficientDet算法的可见光遥感舰船目标检测
被引量：
2
3
作者
刘浪
刘国栋
刘佳
《现代电子技术》
2022年第22期28-32,共5页
为了有效地解决可见光遥感影像中舰船目标难检测、易错检等问题,文中提出一种基于改进EfficientDet的舰船目标检测算法E-EfficientDet。首先利用K-means++聚类算法对舰船数据集中的目标物体的长宽信息进行聚类分析,得到适合舰船目标的An...
为了有效地解决可见光遥感影像中舰船目标难检测、易错检等问题,文中提出一种基于改进EfficientDet的舰船目标检测算法E-EfficientDet。首先利用K-means++聚类算法对舰船数据集中的目标物体的长宽信息进行聚类分析,得到适合舰船目标的Anchors;然后,针对SENet模块参数量大和降维处理使特征图通道之间的依赖性减小的问题,使用ECANet模块代替EfficientNet网络中SENet模块;其次,为了解决遥感图像中相似目标对船只检测的干扰及小目标难检的问题,采用EfficientNet-B0、EfficientNetV2网络作为E-EfficientDet模型的主干特征提取网络,将获取到的特征送入到改进的BiFPN网络中进行特征融合,获取更加丰富有效的船只目标特征信息;最后,为了扩大图像的响应区域并避免骨干网络对输入图片进行特征提取时出现的信息丢失情况,利用SPPNet网络对特征图进行不同尺度的最大池化。实验结果表明,E-EfficientDet算法对文中数据检测的平均精度(AP)达到90.18%,每张图像的检测时间为0.06 s。另外,将E-EfficientDet算法与Faster RCNN、SSD、YOLOv3算法进行对比,得到所提算法的AP精度均高于其余算法,说明所提算法对实际遥感场景下舰船的检测性能较好。
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关键词
K-means++
E-EfficientDet
舰船目标检测
ECANet
sppnet
数据集增强
AP
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职称材料
题名
基于改进SPPnet的YOLOv4目标检测
被引量：
3
1
作者
杨海舟
李丹
机构
四川大学锦城学院
出处
《电子制作》
2021年第22期52-54,共3页
文摘
目前主流的目标检测模型如Faster R-CNN、SSD等对小目标存在漏检的情况,虽然SPPnet在传统多尺度检测任务中表现不错,但其单一的设计结构仍然存在问题,对此,我们提出了改进的SPPnet。考虑到目标检测任务的高效性,本文改进基于YOLOv4目标检测模型进行验证,仅使用部分YOLO v4的tricks。本文实验是基于PASCAL VOC07+12数据集,输入图像的大小为416×416,实验结果显示,在3060 GPU上,改进后的网络实现了89.63%的mAP和32.4 FPS。
关键词
YOLOv4
sppnet
目标检测
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别的研究
被引量：
1
2
作者
刘羿漩
齐振岭
董苗苗
梁允泉
葛广英
机构
聊城大学物理科学与信息工程学院山东省光通信科学与技术重点实验室
聊城大学物理科学与信息工程学院
聊城大学计算机学院
出处
《计算机测量与控制》
2023年第1期194-201,共8页
基金
中央引导地方科技发展专项基金(YDZX2017370000283)。
文摘
针对中华传统刺绣工艺传承保护问题中的分类任务,传统的刺绣分类方法存在耗时长、精度低以及需要大量掌握专业知识的人力资源等问题;设计了一种基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法;构建刺绣图像分类识别数据集;采用局部二值模式LBP、Canny算子边缘提取以及Gabor滤波等方式提取纹理特征,将不同特征图与原图合并为四至六通道图像数据集送入网络进行消融试验,扩充了数据集宽度;为稳定训练过程,加速损失收敛速度,提出引入SPP(spatial pyramid pooling)结构优化模型;为提高分类识别精度使用Leaky ReLU激活函数优化ReLU函数;实验结果表明基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法可解决传统刺绣图像分类方法中存在的问题,改进后的刺绣图像分类模型与基准模型相比准确率提高了8.1%,高达97.39%。
关键词
刺绣图像分类识别
深度学习
卷积神经网络
稠密连接网络
金字塔池化
多通道融合
Keywords
embroidery image classification and recognition
deep learning
convolutional neural network
DenseNet
sppnet
multi-channel fusion
分类号
TP391.04 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进EfficientDet算法的可见光遥感舰船目标检测
被引量：
2
3
作者
刘浪
刘国栋
刘佳
机构
重庆交通大学土木工程学院
出处
《现代电子技术》
2022年第22期28-32,共5页
文摘
为了有效地解决可见光遥感影像中舰船目标难检测、易错检等问题,文中提出一种基于改进EfficientDet的舰船目标检测算法E-EfficientDet。首先利用K-means++聚类算法对舰船数据集中的目标物体的长宽信息进行聚类分析,得到适合舰船目标的Anchors;然后,针对SENet模块参数量大和降维处理使特征图通道之间的依赖性减小的问题,使用ECANet模块代替EfficientNet网络中SENet模块;其次,为了解决遥感图像中相似目标对船只检测的干扰及小目标难检的问题,采用EfficientNet-B0、EfficientNetV2网络作为E-EfficientDet模型的主干特征提取网络,将获取到的特征送入到改进的BiFPN网络中进行特征融合,获取更加丰富有效的船只目标特征信息;最后,为了扩大图像的响应区域并避免骨干网络对输入图片进行特征提取时出现的信息丢失情况,利用SPPNet网络对特征图进行不同尺度的最大池化。实验结果表明,E-EfficientDet算法对文中数据检测的平均精度(AP)达到90.18%,每张图像的检测时间为0.06 s。另外,将E-EfficientDet算法与Faster RCNN、SSD、YOLOv3算法进行对比,得到所提算法的AP精度均高于其余算法,说明所提算法对实际遥感场景下舰船的检测性能较好。
关键词
K-means++
E-EfficientDet
舰船目标检测
ECANet
sppnet
数据集增强
AP
Keywords
K-means++
E-EfficientDet
ship target detection
ECANet
sppnet
dataset enhance
AP
分类号
TN929.1-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SPPnet的YOLOv4目标检测
杨海舟
李丹
《电子制作》
2021
3
下载PDF
职称材料
2
基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别的研究
刘羿漩
齐振岭
董苗苗
梁允泉
葛广英
《计算机测量与控制》
2023
1
下载PDF
职称材料
3
基于改进EfficientDet算法的可见光遥感舰船目标检测
刘浪
刘国栋
刘佳
《现代电子技术》
2022
2
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职称材料
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