【摘 要】
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近年来,以大数据和人工智能技术为依托,计算机视觉获得广泛关注和大量研究,目标检测作为该领域的一项基本任务,在智能安防、无人驾驶和机器人等诸多领域都得到大量应用。得益于机器学习、深度学习技术的进步,国内外研究学者提出了许多优秀的检测算法,但受制于真实环境中目标之间的尺度差异、复杂的背景等因素,现有的通用检测算法仍具有改进和优化的空间。本文基于经典二阶段Faster R-CNN检测算法,围绕网络结构和
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近年来,以大数据和人工智能技术为依托,计算机视觉获得广泛关注和大量研究,目标检测作为该领域的一项基本任务,在智能安防、无人驾驶和机器人等诸多领域都得到大量应用。得益于机器学习、深度学习技术的进步,国内外研究学者提出了许多优秀的检测算法,但受制于真实环境中目标之间的尺度差异、复杂的背景等因素,现有的通用检测算法仍具有改进和优化的空间。本文基于经典二阶段Faster R-CNN检测算法,围绕网络结构和检测流程中对精度影响较大的特征利用和表征、候选区域的提取及训练策略等问题进行系统的理论分析、模型的改进、实验过程的设计及结果验证和分析,具体工作如下:（1）针对Faster R-CNN算法在有遮挡或检测场景复杂条件下,对不同尺度目标的判别能力差,检测精度低的情况,提出一种多尺度特征融合算法。首先针对FPN单向特征融合存在的信息不一致问题,增加一支自底向上的PA-Net路径结构,提高目标对空间细节特征的利用,并通过尺度变换完成不同层级的融合过程,然后引入一种简单可行的注意力策略改善目标的特征表达能力,利用高斯函数非局部注意力模块增强特征的表征能力,最后设计网络结构验证该算法的有效性。（2）针对Faster R-CNN算法中的区域提议网络在训练过程中需要人为定义不同尺寸和纵横比的锚框,并基于滑动窗口依次遍历整幅图片,对于其中各种尺度目标进行预测时存在不确定性和位置不够准确性的情形,提供了一种锚框可以自适应生成的算法,生成锚框的流程被具体定义为位置预测和形状预测二条分支,然后添加特征自适应模块,其目的是使卷积特征自适应去匹配锚框的形状,最后通过设计模型验证此方法能为输入图像生成数量更少但质量更高的锚框。（3）对于特征融合与自适应锚框生成器分别位于Faster R-CNN算法的不同阶段,在上文已知的情况下,提出基于特征融合和自适应锚框相结合的Faster RCNN算法,将优化目标特征利用和增强表征后的多尺度卷积特征输入改进的区域提议网络,让模型为每张图像预测更有针对性和合适的锚框,进而提取更加准确的候选框。（4）本文使用VOC和COCO两个经典目标检测数据集进行实验分析,消融实验均以Res Net50+FPN作为基线展开,通过对VOC数据集中的20个目标对象进行具体的分析说明,从不同角度证明所提每个模块的有效性,同时将本文方法与其他经典检测算法对比,并可视化检测结果。图[39]表[13]参[90]
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