提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2...
针对小目标检测,提出了YOLO系列模型的通用结构改进。 引入大规模特征图和DGB模块,提升小目标检测精度。工作原理🔍 采用4倍下采样特征图替代32倍下采样特征图,增强小目标特征捕获。 通过DGB和FRM模块增强模型细节检测能力,减轻特征扁平化问题。实验结果📈 在Visdrone2021数据集上,改进模型AP50达到42.9%,mAP达到25.0%。
SSPNet:从无人机图像中检测微小目标的尺度选择金字塔网络,其由上下文注意模块(CAM)、尺度增强模块(SEM)和尺度选择模块(SSM)组成,在Tiny-Person上表现SOTA!性能优于Swin-T、NAS-FPN等网络。 作者单位:四川大学 1简介 随着搜救需求的不断增加,人们对在无人机(UAV)捕获的大尺度图像中检测感兴趣的物体的需求越来越高...
是:1)在SSD模型中加入FPN结构,构建基于多级特征金字塔网络FPN的SSD目标检测模型;2)去掉SSD目标检测模型中的在线困难样本挖掘OHEM,加入带权重的交叉熵损失函数;3)通过降低小目标正样本IOU筛选阈值,对小目标正样本进行过采样,利用经过筛选得到的小目标正负样本,对SSD目标检测模型进行训练;4)得到优化后的SSD目标检测模型...
本说明书一个或多个实施例提供的一种优化SSD检测模型训练方法及小目标检测方法,将SSD检测模型中的VGG16网络作为主网络,再利用残差网络对于特征信息表达能力强的优势,引入ResNet50网络作为辅助主网络,以提升网络的特征表达能力,将VGG16网络卷积后获得的卷积数据与ResNet50网络卷积后获得的卷积数据进行特征融合,将融合后...
的FloW-Img数据集上mAP@0.5提高了4.8%,mAP@0.5:0.95提高了3%;在小目标密度高的VisDrone2019数据集上,mAP@0.5提升了5.9%,mAP@0.5:0.95提高了4%;同时还在低空数据集AU-AIR以及行人密集检测数据集WiderPerson上做了泛化对比实验.经实验表明,优化后的模型相比较原模型在小目标检测精度上有显著提升,并扩大了模型的...
本发明公开了一种针对小目标检测的SSD模型优化方法,主要解决SSD模型对小目标检测性能差的问题.其技术方案是:1)在SSD模型中加入FPN结构,构建基于多级特征金字塔网络FPN的SSD目标检测模型;2)去掉SSD目标检测模型中的在线困难样本挖掘OHEM,加入带权重的交叉熵损失函数;3)通过降低小目标正样本IOU筛选阈值,对小目标正样本进...
(3.3)利用步骤(3.2)得到的正负样本,通过反向传播算法训练ssd目标检测模型,得到优化后的ssd目标检测模型。 本发明改进后的ssd目标检测模型,在英伟达2080ti平台上,小目标比较多的coco公开数据集上平均精确率提高了1%,检测速度可以达到24帧,既保证了检测实时性,又提高了小目标检测的鲁棒性。
1.本说明书一个或多个实施例涉及机器视觉、图像处理技术领域,尤其涉及一种优化ssd检测模型训练方法及小目标检测方法。 背景技术: 2.近年来,无人机检测技术开始广泛应用在真实交通场景中,车辆和行人检测作为无人机检测技术的重要组成部分,具有重要研究意义。