基于转置卷积操作改进的单阶段多边框目标检测方法

针对单阶段多边框目标检测（SSD）模型在以高交并比（IoU）评估平均检测精度（mAP）时出现的精度下降问题,提出一种使用转置卷积操作构建的循环特征聚合模型。该模型以SSD模型为基础,使用ResNet 101作为特征提取网络。首先,利用转置卷积操作扩大网络结构中深层特征图的尺寸,为浅层特征图引入对目标的高层抽象和上下文信息;其次,使用全连接卷积层减少浅层特征图在进行特征聚合时出现偏差的可能性;最后,将浅层特征图与表示了上下文信息的深层特征图拼接,并使用1×1卷积操作恢复通道数。特征聚合过程可以循环进行多次。实验结果表明,使用KITTI数据集,以交并比（IoU）为0.7评估平均检测精度,与原始SSD模型相比,循环特征聚合模型的检测精度提高了5.1个百分点;与已有的精度最高Faster R-CNN相比,检测精度提高了2个百分点。循环特征聚合模型能有效提升平均目标检测精度,生成高质量的边界框。     

深度学习在手机数据接口缺陷检测中的应用

为了能更好地对手机数据接口的缺陷进行检测,提出一种基于Faster R-CNN的检测算法。将Faster R-CNN检测架构中的RoIPooling替换成RoIAlign,解决RoIPooling计算过程中2次量化造成的目标回归位置的偏差。使用ResNet50融合FPN的网络作为特征提取网络,提高模型对小型目标缺陷的检测效果。最后使用测试集进行预测,实验表明本文提出算法的均值平均精度（mAP）达到了91.17%,比使用VGG为特征提取网络时的mAP提高了24.72个百分点,比单独使用ResNet50为特征提取网络的mAP提高了2.58个百分点,因此,本文提出的算法对手机数据接口缺陷检测有显著的效果提升,为手机数据接口缺陷检测提供了一种更有效的检测方法。     

改进的Libra区域卷积神经网络的脑动脉狭窄影像学检测算法

针对断层面上血管的多形性和检测过程中出现的采样不均衡的问题,提出一种改进的Libra区域卷积神经网络（R-CNN）的脑动脉狭窄影像学检测算法,用于检测计算机断层扫描血管造影（CTA）图像的颈内动脉和椎动脉狭窄。首先,在目标检测网络Libra R-CNN中以ResNet50为骨干网络,并分别在骨干网络的3、4、5阶段引入可变卷积网络（DCN）,通过学习偏移量提取血管在不同断层面的形态特征;然后,将从骨干网络中提取的特征图输入至引入非局部神经网络（Non-local NN）的平衡特征金字塔（BFP）中进行更深度的特征融合;最后,将融合后的特征图输入至级联检测器,并通过提高交并比（IoU）阈值优化最终检测结果。实验结果表明,改进的Libra R-CNN检测算法相比Libra R-CNN算法,在脑动脉CTA数据集中平均准确率（AP）、AP₅₀、AP₇₅和AP_S分别提升了4.3、1.3、6.9和4.0个百分点;在公开的结肠息肉CT数据集中,AP、AP₅₀、AP₇₅和AP_S分别提升了6.6、3.6、13.0和6.4个百分点。通过在Libra R-CNN的骨干网络中加入DCN、Non-local NN和级联检测器,进一步融合特征从而学习脑动脉血管结构的语义信息,使得狭窄区域检测结果更精确,且改进算法在不同的检测任务中具有泛化能力。     

融合改进FPN与关联网络的Faster R-CNN目标检测

在无人机场景下,目标检测存在样本数量不足、成像视角不同的问题,导致检测精度低。提出一种结合改进特征金字塔网络（FPN）与关联网络的Faster R-CNN目标检测算法。通过在传统FPN结构中以自下而上的特征融合方式提取特征图的语义信息和位置信息,最大程度地保留特征图的多尺度信息。同时利用候选区域之间的形状特征和位置特征构造区域之间的关联特征,并与深度特征相融合进行分类回归,从而充分提取特征图的整体信息,实现目标检测。在PASCAL VOC 2007和NWPU VHR-10数据集上的实验结果表明,相比FPN+Faster R-CNN算法,该算法的交并比和平均检测精度分别提高了10和2.7个百分点,具有较优的目标检测性能。     

基于实例分割模型优化的道路抛洒物检测算法

在交通安全领域,道路抛洒物易引发交通事故,构成了交通安全隐患。针对传统抛洒物检测方式识别率低、对于多类抛洒物检测效果不佳等问题,提出了一种基于实例分割模型CenterMask优化的道路抛洒物检测算法。首先,使用空洞卷积优化的残差网络ResNet50作为主干神经网络来提取特征并进行多尺度处理;然后,通过距离交并比（DIoU）函数优化的全卷积单阶段（FCOS）目标检测器实现对抛洒物的检测和分类;最后,使用空间注意力引导掩膜作为掩膜分割分支来实现对于目标形态的分割,并采用迁移学习的方式实现模型的训练。实验结果表明,所提算法对于抛洒物目标的检测率为94.82%,相较常见实例分割算法Mask R-CNN,所提的道路抛洒物检测算法在边界框检测上的平均精度（AP）提高了8.10个百分点。     

基于改进YOLOv3的实时交通标志检测算法

针对目前我国智能驾驶辅助系统识别道路交通标志检测速度慢、识别精度低等问题,提出一种基于YOLOv3的改进的道路交通标志检测算法。首先,将MobileNetv2作为基础特征提取网络引入YOLOv3以形成目标检测网络模块MN-YOLOv3,在MN-YOLOv3主干网络中引入两条Down-up连接进行特征融合,从而减少检测算法的模型参数,提高了检测模块的运行速度,增强了多尺度特征图之间的信息融合;然后,根据交通标志目标形状的特点,使用K-Means++算法产生先验框的初始聚类中心,并在边界框回归中引入距离交并比（DIOU）损失函数来将DIOU与非极大值抑制（NMS）结合;最后,将感兴趣区域（ROI）与上下文信息通过ROI Align统一尺寸后融合,从而增强目标特征表达。实验结果表明,所提算法性能更好,在长沙理工大学中国交通标志检测（CCTSDB）数据集上的平均准确率均值（mAP）可达96.20%。相较于Faster R-CNN、YOLOv3、Cascaded R-CNN检测算法,所提算法拥有具有更好的实时性和更高的检测精度,对各种环境变化具有更好的鲁棒性。     

基于改进Faster R-CNN的垃圾检测与分类方法

针对人工分拣垃圾环境差、任务繁重且分拣效率低的问题,为提高垃圾识别与分类的精确度,同时克服垃圾体积小及图像分辨率较低的难题,基于现有深度卷积神经网络模型,提出改进的Faster R-CNN目标检测模型与VGG16及ResNet50卷积神经网络相结合的方法。根据卷积网络的特性,修改Faster R-CNN网络结构,提升小目标检测任务精度,采用Soft-NMS算法替代传统的非极大值抑制算法,并对参数进行敏感分析,确定其参数范围为0.4~0.7。实验结果表明,与传统Faster R-CNN算法相比,该方法平均精确度提高8.26个百分点,综合识别率达到81.77%,且能够减少图像处理时间。     

复杂环境下的冰箱金属表面缺陷检测

为了提升冰箱金属表面的缺陷检测效率，从而应对复杂的生产情况，提出了Metal-YOLOv3模型。使用随机参数变换，将缺陷数据进行了数百倍的扩充，改变原有YOLOv3模型的损失函数，引入了基于完整交并比（CIoU）所设计的CIoU损失函数，用缺陷的分布特性来降低非极大值抑制算法的阈值，并基于K均值聚类算法计算出更适合数据特点的先验框（anchors）值以提升检测精度。在一系列的实验后，发现Metal-YOLOv3模型在检测速度上远胜于主流的区域卷积神经网络（R-CNN）模型，每秒传输帧数（FPS）达到7.59，是Faster R-CNN的14倍，而且平均精确度（AP）也达到了88.96%，比Faster R-CNN高11.33个百分点，说明所提模型同时具备良好的鲁棒性与泛化性能。可见该方法具备有效性，能实际应用于金属制品的生产。     

基于改进的Mask R-CNN的染色体图像分割框架

针对染色体图像的人工分割耗时费力且当前自动分割方法精度不佳的问题,基于改进的Mask R-CNN提出了一种染色体图像分割框架——Mask Oriented R-CNN,引入方向信息对染色体图像进行实例分割。首先,新增有向包围框回归分支,以预测紧实包围框并获取方向信息;然后,提出新的交并比（IoU）度量——角度加权交并比（AwIoU）,从而结合方向信息与边的关系以改进冗余包围框的判据;最后,实现有向卷积通路结构,通过拷贝掩模分支通路并依据实例的方向信息选择训练路径来减少掩模预测中的干扰。实验结果表明,相较于基准模型Mask R-CNN,Mask Oriented R-CNN在IoU阈值为0.5时的平均精度均值指标提升了10.22个百分点,IoU阈值为0.5~0.95时的平均指标提升了4.91个百分点。研究结果显示,Mask Oriented R-CNN框架相较于基准模型取得了更好的染色体图像分割结果,有助于实现染色体图像自动分割。     

基于改进的Mask R-CNN的染色体图像分割框架

针对染色体图像的人工分割耗时费力且当前自动分割方法精度不佳的问题，基于改进的Mask R-CNN提出了一种染色体图像分割框架——Mask Oriented R-CNN，引入方向信息对染色体图像进行实例分割。首先，新增有向包围框回归分支，以预测紧实包围框并获取方向信息；然后，提出新的交并比（IoU）度量——角度加权交并比（AwIoU），从而结合方向信息与边的关系以改进冗余包围框的判据；最后，实现有向卷积通路结构，通过拷贝掩模分支通路并依据实例的方向信息选择训练路径来减少掩模预测中的干扰。实验结果表明，相较于基准模型Mask R-CNN，Mask Oriented R-CNN在IoU阈值为0.5时的平均精度均值指标提升了10.22个百分点，IoU阈值为0.5~0.95时的平均指标提升了4.91个百分点。研究结果显示，Mask Oriented R-CNN框架相较于基准模型取得了更好的染色体图像分割结果，有助于实现染色体图像自动分割。     

基于改进Faster R-CNN的钢轨踏面块状伤损检测方法

针对钢轨踏面块状伤损存在的尺度变化大、样本数据集小的问题,提出了基于改进Faster R-CNN的钢轨踏面块状伤损检测方法。首先,基于ResNet-101基础网络结构来构建多尺度特征金字塔（FPN）,以实现深、浅层特征信息的融合,从而提高了小尺度伤损的检测精度;然后,采用广义交并比（GIoU）损失解决了Faster R-CNN中回归损失SmoothL1对预测边框位置不敏感问题;最后,提出引导锚定的区域提名网络（GA-RPN）方法,从而解决了区域生成网络（RPN）生成的锚点大量冗余而导致的检测网络训练中正负样本失衡问题。训练过程中,基于翻转、裁剪、噪声扰动等图像预处理方法对RSSDs数据集进行扩充,解决了钢轨踏面块状伤损训练样本不充足问题。实验结果表明,所提改进方法对钢轨踏面块状伤损检测的平均精度均值（mAP）可达到82.466%,相较于Faster R-CNN提高了13.201个百分点,能够更加准确地检测钢轨踏面块状伤损。     

基于改进的Mask R-CNN的行人细粒度检测算法

针对复杂场景下行人检测效果差的问题,采用基于深度学习的目标检测中领先的研究成果,提出了一种基于改进Mask R-CNN框架的行人检测算法。首先,采用K-means算法对行人数据集的目标框进行聚类得到合适的长宽比,通过增加一组长宽比（2：5）使12种anchors适应图像中行人的尺寸;然后,结合细粒度图像识别技术,实现行人的高定位精度;其次,采用全卷积网络（FCN）分割前景对象,并进行像素预测获得行人的局部掩码（上半身、下半身）,实现对行人的细粒度检测;最后,通过学习行人的局部特征获得行人的整体掩码。为了验证改进算法的有效性,将其与当前具有代表性的目标检测方法（如更快速的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）、YOLOv2、R-FCN）在同数据集上进行对比。实验结果表明,改进的算法提高了行人检测的速度和精度,并且降低了误检率。     

基于Faster R-CNN的密集人群检测算法

为提高拥挤场景下的人群检测准确率,提出一种基于改进Faster R-CNN的密集人群检测算法。首先,在特征提取阶段添加空间与通道注意力机制,使用加强的双向特征金字塔网络（S-BiFPN）替代原网络中的多尺度特征金字塔（FPN）,使网络对重要特征进行自主学习并加强对图像深层特征的提取;其次,引入多实例预测（MIP）算法对实例进行预测,以避免模型对拥挤场景下的目标造成漏检;最后,对模型中的非极大值抑制（NMS）进行优化,并额外增设一个交并比（IoU）阈值,以对检测结果的干扰项进行精确抑制。在开源的密集人群检测数据集上进行测试的结果显示,相较于原Faster R-CNN算法,所提算法的平均精度（AP）提升5.6%,Jaccard指数值提升3.2%。所提算法具有较高检测精度和稳定性,可以满足密集场景人群检测的需求。     

基于Faster R-CNN和IoU优化的实验室人数统计与管理系统

针对人员位置相对固定的场景中实时人数统计的管理需求，以普通高校实验室为例，设计并实现了一套基于更快速的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）和交并比（IoU）优化的实验室人数统计与管理系统。首先，使用Faster R-CNN模型对实验室内人员头部进行检测；然后，根据模型检测的输出结果，利用IoU算法滤去重复检测的目标；最后，采用基于坐标定位的方法确定实验室内各个工作台是否有人，并将相对应的数据存入数据库。该系统主要功能有：①实验室实时视频监控及远程管理；②定时自动拍照检测采集数据，为实验室的量化管理提供数据支撑；③实验室人员变化数据查询与可视化展示。实验结果表明，所提基于Faster R-CNN和IoU优化的实验室人数统计与管理系统可用于办公场景中实时人数统计和远程管理。     

基于改进Faster-RCNN的绝缘子检测算法

为了提高高压输电线路巡检效率,提出改进Faster-RCNN的绝缘子检测算法.首先,在特征提取网络中添加具有注意力机制动态选择机制网络(SKNet),从而使网络着重学习与绝缘子特征相关通道;其次,借助滤波器响应归一化(FRN)层替代原批归一化(BN)层,以避免模型陷入梯度饱和区域;最后,使用距离交并比(DIoU)代替原...     

航空发动机损伤图像的二分类到多分类递进式检测网络

航空发动机损伤是影响飞行安全的重要因素。当前基于计算机视觉的发动机孔探图像损伤检测存在两个主要问题：一是孔探图像背景复杂,使得模型对损伤的检测精度较低;二是孔探图像数据来源受限,导致模型可检测类别较少。为解决这两个问题,提出了基于Mask R-CNN的二分类到多分类递进式航空发动机损伤图像检测网络。通过在Mask R-CNN中增加二分类检测分支,首先对图像中的损伤进行二分类检测并对定位坐标进行回归优化;其次使用原始检测分支递进地进行多分类检测,以进一步回归优化损伤的检测结果并确定损伤类型;最后根据多分类检测的结果,通过Mask分支对对损伤进行实例分割。为了增加模型检测类别及验证方法的有效性,构建了包含八种损伤类型,共1 315张孔探图像的数据集。在该集合上进行的训练和测试结果表明,多分类检测的平均精度（AP）和AP75与Mask R-CNN相比分别提高3.34%、9.71%,可见所提方法能够有效提高对孔探图像中的损伤的多分类检测精度。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。