基于改进Faster RCNN的节肢动物目标检测方法

郭子豪; 董乐乐; 曲志坚

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基于改进Faster RCNN的节肢动物目标检测方法

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自然生态环境下的节肢动物目标检测存在目标背景复杂、尺度差异大以及目标密集等特点,导致目标检测精度和准确率不高。为此,提出一种基于改进Faster RCNN模型的节肢动物目标检测方法 AROD RCNN。首先,设计一种有监督的并行空间与通道注意力(SPSCAT)机制,以提高复杂背景环境下节肢动物目标检测的准确率;然后,引入第二代可变形卷积重塑ResNet50中C1~C5块卷积层,并使用特征金字塔网络(FPN)对ResNet50中C2~C6块进行特征融合以解决目标尺度差异较大影响检测精度的问题;最后,通过密集局部回归(DLR)方法对回归阶段进行改进,从而提高模型回归的准确性。实验结果表明,该方法在ArTaxOr数据集上的各类别平均精度(mAP)达到了0.717,较原始Faster RCNN模型提高了0.453,而召回率达到了0.787。可见该方法能够有效解决目标遮挡和复杂背景等问题,在节肢动物密集目标与小目标检测中表现良好。

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来源
《计算机应用》 |2023年第1期|88-97|共10页
作者
郭子豪; 董乐乐; 曲志坚;
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作者单位

山东理工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
目标检测; 注意力机制; 可变形卷积; 特征金字塔网络; 密集局部回归; 节肢动物;

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