【摘 要】
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目标定位一直是计算机视觉领域较为热门的研究点,单纯基于深度学习的目标定位网络,是通过大量的卷积结构对图片特征提取,然后枚举目标可能存在的区域,最后对这些区域进行检测。这种方法效率低,消耗过多资源。深度强化学习是一种基于策略的方法,通过不断试错,能够学习到完成任务的最优策略。现有的深度强化学习方法大多基于时间差分法,通过随机预设一个包围框,然后通过不断变形包围框最终定位目标。这种方法在随机生成的包围
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目标定位一直是计算机视觉领域较为热门的研究点,单纯基于深度学习的目标定位网络,是通过大量的卷积结构对图片特征提取,然后枚举目标可能存在的区域,最后对这些区域进行检测。这种方法效率低,消耗过多资源。深度强化学习是一种基于策略的方法,通过不断试错,能够学习到完成任务的最优策略。现有的深度强化学习方法大多基于时间差分法,通过随机预设一个包围框,然后通过不断变形包围框最终定位目标。这种方法在随机生成的包围框时,需要大量冗余的计算。选择性注意强化学习基于蒙特卡洛方法,将注意力机制与深度强化学习结合,让智能体对目标有选择性的关注。因此以深度强化学习为主体,使用硬注意力机制、蒙特卡洛、策略梯度等方法,不仅可以减少参数量,建立轻量级网络,而且能够快速完成检测;以双阶段检测为主思路,使用多智能体联合探索,不仅能够加速检测过程,而且能够以较高精度完成多目标检测任务。基于以上思想,本文提出了以下两种带有选择性注意机制的深度强化学习模型:1)提出了一种选择性区域注意强化学习目标检测网络RARL。人在观察图片时,首先选择性关注图片的局部区域,然后结合以前的经验在大脑中进行组合,最后通过思维做出判断,RARL模型便是基于此逻辑。该模型以循环网络结构为主要框架提取特征,并将历史信息与当前信息融合。在每一个循环的时间步中,它都可以关注融合后的信息,尤其是可能有目标的信息。2)提出了一种多智能体联合选择性多目标定位网络MRARL。首先通过多个RARL网络联合选择性定位目标物,然后通过回归定位部分对第一阶段定位结果进行细化。其中在选择性定位阶段,为了协调各个智能体之间的检测策略,加入了门控制机制,不仅可以帮助智能体之间的有效交流,而且能够防止信息无条件传递导致信息组合爆炸。
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