基于RetinaNet的密集型钢筋计数改进算法

明洪宇; 陈春梅; 刘桂华; 邓豪

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基于RetinaNet的密集型钢筋计数改进算法

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提出了一种基于RetinaNet目标检测框架,结合高斯混合模型(GMM)和期望最大化(EM)算法的钢筋计数方法.通过在RetinaNet特征提取后端增加Soft-IOU层以对预测框与真实框的交并比进行评估.借助Soft-IOU评估到的质量分数,生成钢筋目标检测的高斯混合模型.针对RetinaNet原始框架对密集目标检测效果欠理想的问题,采用了基于EM算法的高斯混合聚类方法解决歧义检测以提高计数精度.实验结果表明:改进后的方法较RetinaNet算法平均精度提高了3.3％,计数均方根误差提升了64.2,具有很强的适应性.

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来源
《传感器与微系统》 |2020年第12期|115-118|共4页
作者
明洪宇; 陈春梅; 刘桂华; 邓豪;
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作者单位

西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010;

特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010;

特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010;

西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010;

特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
RetinaNet网络; 期望最大化(EM)算法; 钢筋计数; 高斯混合模型;

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