【摘 要】
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近两年提出的CornerNet与CenterNet等无锚框一阶段目标检测方法,因为具有模型简单和一个真值对应一个正样本的特点受到关注.但由于正负样本与难易分样本不均衡和多个头部网络
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近两年提出的CornerNet与CenterNet等无锚框一阶段目标检测方法,因为具有模型简单和一个真值对应一个正样本的特点受到关注.但由于正负样本与难易分样本不均衡和多个头部网络输出较难一一对应,无锚框方法平均精确率不够高.本文中,我们对CenterNet模型的三个头部网络进行了改进,引入梯度协调机制减少难易分样本不平衡对损失函数的影响,提出基于GHM-R和GHM-C的两个CenterNet模型.数值实验结果表明这两个新模型比CenterNet有更高的平均精确率.此外,我们改进了焦损失和梯度协调机制.我们将焦损失中正样本的调制系数设为1,提高了正样本对损失的贡献,定义了半焦损失,并基此对模型进行了改进.并将?-梯度密度改为m-梯度密度,解决了梯度密度协调参数可能无界的问题.我们还对梯度密度协调参数增加了随epoch变化的上下界,定义了有界梯度协调机制,使损失函数平稳地从焦损失过渡到梯度协调机制.数值实验结果表明基于BGHM-C的CenterNet有更高的平均精确率.
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