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J-GLOBAL ID：202002238508529351   整理番号：20A0499709

特徴ピラミッド強調融合SSDに基づく小物体検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Small Object Detection Algorithm Based on Feature Pyramid-Enhanced Fusion SSD

著者 (5件)： Li Haotian ( School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) ,  Lin Kezheng ( School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) ,  Bai Jingxuan ( School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) ,  Li Ao ( School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) ,  Yu Jiali ( State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd., Research Institute, Hangzhou 310014, China)
資料名： Complexity  (Complexity)
巻： 2019  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2044A  ISSN： 1076-2787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 小オブジェクト検出における従来の単一ショットマルチボックス検出アルゴリズムの検出率を改善するために,ピラミッドネットワークに基づく特徴強化融合SSDオブジェクト検出アルゴリズムを提案した。まず第一に,選択したマルチスケール特徴層を,特徴ピラミッドネットワーク構造を通してスケール不変畳込み層と併合する。同時に,マルチスケール特徴マップをスケール不変コンボリューションカーネルを用いてチャネル数に別々に変換した。次に,得られたピラミッド形特徴層の2つの集合は,さらに強化されたマルチスケール特徴マップの集合を生成するために融合されて,スケール不変のコンボリューションがこれらの層上で再び実行される。最後に,得られた層を検出と局在化に用いた。最終位置座標と信頼性は,非最大抑制の後の出力である。Pascal VOC2007と2012のデータセットに関する実験結果は,元のSSDといくつかの既存のアルゴリズムと比較して,mAPに8.2%の改善があることを確認した。Copyright 2019 Haotian Li et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  ネットワーク ,  角錐 ,  信頼性 ,  *アルゴリズム ,  ネットワーク構造
準シソーラス用語： 局在化 ,  特徴マップ ,  マルチスケール ,  検出率 ,  *物体検出 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (22件)：

• A. Li, Z. Wu, H. Lu, D. Chen, G. Sun, "Collaborative self-regression method with nonlinear feature based on multi-task learning for image classification," IEEE Access, vol. 6, pp. 43513-43525, 2018.
• A. Li, D. Y. Chen, Z. Q. Wu et al., "Self-supervised sparse coding scheme for image classification based on low rank representation," PLoS One, vol. 13, no. 6, pp. 1-15, 2018.
• A. Li, X. Liu, D. Y. Chen et al., "Subspace structural constraint-based discriminative feature learning via nonnegative low rank representation," PLoS One, vol. 14, no. 5, pp. 1-19, 2019.
• B. Hairharan, P. Arbelaez, R. Girshick et al., "Hyper columns for object segmentation and fine-grained localization," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 447-456, IEEE, Boston, USA, June 2015.
• S. Ren, K. He, R. Girshick, J. Sun, "Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, no. 6, pp. 1137-1149, 2017.

タイトルに関連する用語 (5件)： ピラミッド ,  融合 ,  SSD ,  物体検出 ,  アルゴリズム