【摘 要】
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目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,其目的是准确高效地找出图像中关注的物体,确定物体的类别信息和位置信息。近年来,随着深度学习技术的应用,目标检测算法迎来了新的发展阶段,然而,多数算法往往只关注图像中各物体的区域特征信息,忽略了物体所处场景的信息如场景类别、物体间联系等因素对检测结果的影响,对于图像信息的利用率偏低。因此,本文进行了基于场景理解的目标检测方法的研究。本文的研究内容分为以下方面:
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目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,其目的是准确高效地找出图像中关注的物体,确定物体的类别信息和位置信息。近年来,随着深度学习技术的应用,目标检测算法迎来了新的发展阶段,然而,多数算法往往只关注图像中各物体的区域特征信息,忽略了物体所处场景的信息如场景类别、物体间联系等因素对检测结果的影响,对于图像信息的利用率偏低。因此,本文进行了基于场景理解的目标检测方法的研究。本文的研究内容分为以下方面:提出一种基于多尺度特征融合的场景分类方法。首先,针对性地选用不同的网络模型,将图像中的全局特征和语义特征提取出来;其次,通过将两种特征融合的方式,使模型掌握更多图像中的信息;最后,为解决两种特征之间参数量不平衡的问题,在特征融合阶段引入注意力机制,使算法关注重要信息,忽略无关信息。实验结果表明,在scene15数据集和MIT Indoor 67数据集上,本算法相比常见图像分类网络的准确率有所提升。提出一种基于场景理解的目标检测方法。首先,在目标检测算法中加入物间关系计算模块,通过图卷积神经网络处理图像中物体与物体的联系;同时,加入场景与物体关系计算模块,通过循环神经网络处理场景与物体的联系;最后,改进边界框回归方式,提高最终预测准确度。在以YOLOv5s为模型基础的条件下,对比本方法与现有目标检测网络。通过对比结果发现,本文提出的模型结构有着相对不错的目标检测效果。设计并实现了基于B/S架构的目标检测系统,对系统需求、功能设计、系统实现等进行详细规划,实现了系统相关功能。
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