基于上面的观察,目标检测和实例分割有很大的联系,并且是可以相互促进的,而这一点几乎是没有相关研究的。因此,本文提出了RDSNet来共同学习目标级(BBox)和像素级(分割掩膜)特征。 本文的主要贡献为,探索了目标检测和实例分割任务之间的相互关系并提出了一个端到端...
作者提出的算法框架如下: 图2:建议的RDSNet的体系结构遵循两个流结构,即对象流和像素流。 来自这两个流的信息通过几个设计良好的模块相互交互:关联模块和裁剪模块将实例的感知和平移方差引入像素流,从而有助于生成实例蒙版(请参阅第3.2节)。 反过来,实例蒙版将帮助对象流获得更准确的边界框(请参见第3.3节)。 c表...
RDSNet笔记 【摘要】 RDSNet笔记 本文设计了一个双流结构来共同学习目标级(BBox)和像素级(分割掩膜)特征。在这个结构中来自两个流的信息交替融合,即目标级别的信息将实例和位移信息引入到了像素级别,而像素级别的信息则改善了目标级别上的定位精度。 具体来说,一个相关性模块和一个剪切模块被提出来生成实例掩膜,另外...
利用毫米波雷达采集了不同对象的多种人体动作,构建了距离多普勒热图数据集。对比试验表明,所提出的RDSNet网络模型检测准确率可达到96.67%,计算时延小于50 ms,而且具有良好的泛化能力,可为跌倒检测和人体姿态识别提供新的技术思路。关键词:毫米波雷达/跌倒检测/距离多普勒/卷积神经网络/长短时记忆网络Abstract:With the a...
RDSNet The Code for "RDSNet: A New Deep Architecture for Reciprocal Object Detection and Instance Segmentation" This repository is based onmmdetection. Installation Please refer toINSTALL.mdfor installation and dataset preparation. Performance on COCO ...
进一步的,所述基于rdsnet的网络模型基于两个流结构,即对象流和像素流;所述对象流采用基于锚定的目标检测算法。 进一步的,所述步骤s2具体为: 步骤s21:初始化模型参数; 步骤s22:根据车辆数据集对rdsnet进行训练,并观测损失曲线,直到损失降低到预设数值并稳定后,停止训练; ...
开源地址:https://github.com/wangsr126/RDSNet 1 摘要 目标检测和实例分割是两项基本的计算机视觉任务。它们之间有着密切的联系,但是之前的大多数工作中尚未讨论它们的关系。 本文提出的 RDSNet,是一种用于统一目标检测和实例分割的新型网络。 为了完成这两个任务,本文设计了一个双流结构来共同学习目标级(BBox)和...
首先通过卷积神经网络对距离多普勒热图进行特征提取得到特征向量,然后将动态序列对应的特征向量序列依次输入长短时记忆网络,进而学习得到热图序列的时间相关性信息,最后通过分类器网络得到检测结果.利用毫米波雷达采集了不同对象的多种人体动作,构建了距离多普勒热图数据集.对比试验表明,所提出的RDSNet网络模型检测准确率可...
本文提出的 RDSNet,是一种用于统一目标检测和实例分割的新型网络。 为了完成这两个任务,本文设计了一个双流结构来共同学习目标级(BBox)和像素级(分割掩膜)特征。在这个结构中来自两个流的信息交替融合,即目标级别的信息将实例和位移信息引入到了像素级别,而像素级别的信息则改善了目标级别上的定位精度。