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基于递归特征金字塔的UPSNet全景分割应用研究
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作者 叶钊 李学伟 +1 位作者 刘宏哲 徐成 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第8期228-234,共7页
在学习研究全景分割方法UPSNet时,发现其骨干网络所提取的特征对子网络的分割结果起到了至关重要的影响。针对UPSNet全景分割算法所提取的特征不能更好地适用于语义分割和实例分割子网络的问题,对其进行改进,将递归特征金字塔网络结构... 在学习研究全景分割方法UPSNet时,发现其骨干网络所提取的特征对子网络的分割结果起到了至关重要的影响。针对UPSNet全景分割算法所提取的特征不能更好地适用于语义分割和实例分割子网络的问题,对其进行改进,将递归特征金字塔网络结构融合到原网络中,提出基于递归特征金字塔的UPSNet全景分割改进算法。该结构将骨干网络提取的特征通过递归的方式二次反馈到骨干网络中,使其再训练得到更好的特征提供给子网络,提升了模型的鲁棒性,从而提升了原网络的性能。将改进的算法在Cityscapes数据集及自行标注的全景分割数据集上与UPSNet及其他优秀的全景分割网络进行了实验对比,结果证明,评价指标PQ(Panoptic Quality)有了较大的提升,改进后的网络更加适用于智能驾驶场景。 展开更多
关键词 图像分割 智能驾驶 全景分割 UPSNet 递归特征金字塔网络
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基于改进的Faster RCNN的仪表自动识别方法 被引量：4
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作者 王欣然 张斌 +1 位作者 湛敏 赵成龙 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期532-539,共8页
在环境复杂的工业场景中,仪表盘存在类别多、相似性高等问题,导致检测的识别效果较差、准确率不高。针对这一问题,提出了一种基于改进的更快速的区域卷积神经网络(Faster RCNN)的仪表自动识别方法。首先,采用残差网络(Resnet)101代替视... 在环境复杂的工业场景中,仪表盘存在类别多、相似性高等问题,导致检测的识别效果较差、准确率不高。针对这一问题,提出了一种基于改进的更快速的区域卷积神经网络(Faster RCNN)的仪表自动识别方法。首先,采用残差网络(Resnet)101代替视觉几何群网络(VGG)16,进行了网络结构简化;然后,引入了特征金字塔网络(FPN),并将其改进为递归特征金字塔网络后进行了迭代融合,输出了特征图;接着,引入了注意力机制模块,根据特征的重要程度,完成了对输出通道权值的重新分配,增强了Faster RCNN对目标的运算能力;提出了改进非极大值抑制算法(Softer-NMS),通过降低置信度来确定准确的目标候选框;最后,采用Mosaic数据增强技术对可视对象类(VOC)2007数据集进行了扩充,对改进后的Faster RCNN模型进行了仪表自动识别的实验。研究结果表明:在相同工业环境下,与传统的Faster RCNN算法模型相比,改进后的Faster RCNN模型准确率为93.5%,较原模型提高了3.8%,mAP值为92.6%,较原模型提高了3.7%,可见该方法在实际生产中具有较强的鲁棒性与泛化能力,可满足工业上对智能检测的要求。 展开更多
关键词 仪表识别 更快速的区域卷积神经网络 递归特征金字塔网络 注意力机制 非极大值抑制算法 Mosaic数据增强技术
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