無人システムのための強化YOLOv3に基づく長距離微小顔検出【JST・京大機械翻訳】

Chang Jia-Yi; Lu Yan-Feng; Liu Ya-Jun; Zhou Bo; Qiao Hong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205883572128 整理番号：22P0198630

無人システムのための強化YOLOv3に基づく長距離微小顔検出【JST・京大機械翻訳】

Long-distance tiny face detection based on enhanced YOLOv3 for unmanned system

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発行年： 2020年10月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

無人システムに適用される遠隔小型顔検出は挑戦的な仕事である。検出器は,比較的長い距離のために十分なコンテキスト意味情報を得ることができなかった。受信不良微細粒特性は,顔検出を正確でロバストにする。小さな顔の長距離検出の問題を解決するために,著者らは無人プラットフォームのためのYOLOv3アルゴリズムに基づく強化ネットワークモデル(YOLOv3-C)を提案した。このモデルにおいて,著者らは特徴ピラミッドネットワークからマルチスケール特性をもたらして,出力の予測特徴マップを調整するために特徴フュージョンを作って,それは小さなターゲット顔のための全体のアルゴリズムの感度を改良した。拡張モデルは,長距離および高密度群衆の場合の小さい顔検出の精度を改善する。実験評価結果は,遠隔小型顔検出における他の関連検出器と比較して,提案したYOLOv3-Cの優れた性能を実証した。提案手法は,小さな顔検出タスクにおいて,最先端のYOLOv4[1]の状態と同程度の性能を達成する価値がある。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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