10.3969/j.issn.2095-2783.2022.11.004
融合深度信息的多层次图关系网络目标检测
针对多目标检测主流方法仅能表示目标间像素距离,未能真正表示目标间真实距离的问题,提出融合深度信息的多层次图关系网络的多目标检测方法,以多尺度候选框为节点构建多尺度图关系网络,节点间的关系不仅融合像素距离还增加了目标的深度信息.相比主流方法在像素层构建单一图网络,该模型可以均衡不同远近和大小的目标,更能体现目标间真实关系,从而提升图像多目标检测效果.实验结果显示:在"识别佩戴手套"数据集上,本文方法的mAP50指标比YOLOv3和YOLOX均提升了5％;在大规模数据集Visual Genome上,本文方法比传统方法检测效果提升了约10％.
目标检测、图卷积神经网络、图特征金字塔、深度图
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;福建省自然科学基金资助项目
2022-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1194-1200
