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孙骞 (孙骞.) [1] | 陈飞 (陈飞.) [2] (Scholars:陈飞) | 刘莞玲 (刘莞玲.) [3]

Indexed by:

PKU

Abstract:

针对多目标检测主流方法仅能表示目标间像素距离,未能真正表示目标间真实距离的问题,提出融合深度信息的多层次图关系网络的多目标检测方法,以多尺度候选框为节点构建多尺度图关系网络,节点间的关系不仅融合像素距离还增加了目标的深度信息.相比主流方法在像素层构建单一图网络,该模型可以均衡不同远近和大小的目标,更能体现目标间真实关系,从而提升图像多目标检测效果.实验结果显示:在"识别佩戴手套"数据集上,本文方法的mAP50指标比YOLOv3和YOLOX均提升了5%;在大规模数据集Visual Genome上,本文方法比传统方法检测效果提升了约10%.

Keyword:

图卷积神经网络 图特征金字塔 深度图 目标检测

Community:

  • [ 1 ] [陈飞]福州大学计算机与大数据学院,福州 350108
  • [ 2 ] [刘莞玲]福州大学计算机与大数据学院,福州 350108
  • [ 3 ] [孙骞]福州大学计算机与大数据学院,福州 350108

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Source :

中国科技论文

ISSN: 2095-2783

CN: 10-1033/N

Year: 2022

Issue: 11

Volume: 17

Page: 1194-1200

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