【摘 要】
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计算机视觉是人工智能大类中的一个重要的分支,目前在世界上不论是应用研究还是理论研究都是当之无愧的热门方向,随着互联网和人工智能技术的兴起和快速发展,每天都会产生大量的图像数据。在基于卷积神经网络的目标检测任务中,通过提取与分析输入的图像,可以从输入端所输入的被检测图像中获取有用的信息,提供有价值的语义理解。最近几年中,许多关于计算机视觉的应用在不断地普及与发展。图像分类和目标检测这两个任务是当前计
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计算机视觉是人工智能大类中的一个重要的分支,目前在世界上不论是应用研究还是理论研究都是当之无愧的热门方向,随着互联网和人工智能技术的兴起和快速发展,每天都会产生大量的图像数据。在基于卷积神经网络的目标检测任务中,通过提取与分析输入的图像,可以从输入端所输入的被检测图像中获取有用的信息,提供有价值的语义理解。最近几年中,许多关于计算机视觉的应用在不断地普及与发展。图像分类和目标检测这两个任务是当前计算机视觉检测任务中的研究重点。目前基于深度学习的卷积神经网络占据着图像领域的主流方向。虽然目标检测和图像分类领域不断进行着突破,但是依然存在不同程度上的挑战。本文首先简要阐述了目标检测任务的研究背景,简单介绍了目前主流的基于深度学习的图像分类与目标检测算法。介绍了深度卷积神经网络这个当前计算机视觉主流任务中的主要方法,并简要讨论了论文的核心出发点和优越性。并通过研究卷积神经网络,提出了不同于权值共享的多分支结构的图像分类网络模型,并且将网络结构模块应用到表现更为稳定的目标检测网络中。将重构后的目标检测网络应用到自建高原目标检测数据集上,测试其性能。具体来说,本文的研究内容主要包括:(1)针对当前卷积神经网络在图像分类任务中存在的泛化能力不强等问题。通过研究,本文设计了多分支结构模型来更好的进行图像分类任务。本文通过对比不同网络的实验结果,验证了文中提出的结构的准确度。根据不同数据集中的表现对比情况,在本章中简要分析了数据实验结果,通过将不同模型组合成的多分支结构模型,根据所选网络不同,整个多分支结构模型也体现出不同的性能。(2)针对目标检测网络中出现的将整个目标定位和类别判断耦合问题。本文中将所提到的广泛应用的目标检测网络模型YOLOv3和Faster R-CNN作为基准网络,将多分支结构模块作为一个伪Mask的工具,通过对输出图像进行切割、裁剪、缩放成合适的大小后,送入本文所设计的多分支结构检测网络中,做进一步的判断。根据本文的实验结果表明,本文的实验对比其他的结果,根据主要分支数的不同,拥有不同的检测性能,并且还有进一步提升的潜力。(3)针对高原地区目标检测问题,自建了高原数据集,并且将文中所设计的目标检测网络模型用来验证实验效果。和公开数据集相比较,高原地区具备独特的地理文化和人文风情,具备明显的地域特征。通过实验对比,验证了在缺少大量样本数据的情况下,依靠多分支结构模块也依然能够增强模型的表现能力,并且通过有效的数据增强,能够进一步提升模型在自建数据集上的精确度。
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