【摘 要】
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小目标物体实时检测一直是图像处理领域中的难点。本文基于深度学习的目标检测算法,提出了一种端到端的神经网络,用于复杂驾驶场景下的手机小目标检测。首先,通过改进YOLOv4算法,设计了一个端到端的小目标检测网络(OMPDNet)来提取图片特征;其次,基于K-means算法设计了一个聚类中心更加贴切数据样本分布的聚类算法K-means-Precise,用以生成适应于小目标数据的先验框(anchor),从
【机 构】
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中国科学技术大学信息科学技术学院,中国科学院电磁空间信息重点实验室
【基金项目】
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安徽省2018年度重点研究与开发计划项目(1804a09020049)。
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小目标物体实时检测一直是图像处理领域中的难点。本文基于深度学习的目标检测算法,提出了一种端到端的神经网络,用于复杂驾驶场景下的手机小目标检测。首先,通过改进YOLOv4算法,设计了一个端到端的小目标检测网络(OMPDNet)来提取图片特征;其次,基于K-means算法设计了一个聚类中心更加贴切数据样本分布的聚类算法K-means-Precise,用以生成适应于小目标数据的先验框(anchor),从而提升网络模型的效率;最后,采用监督与弱监督方式构建了自己的数据集,并在数据集中加入负样本用于训练。在复
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