多任务网络融合多层信息的目标定位

发布时间：2018-11-04 21:34

【摘要】：目标定位是计算机视觉中的关键问题,针对目前区域卷积神经网络及其扩展算法的精度受限于输出卷积图尺寸、不能得到目标准确位置的问题,提出一种基于多任务卷积神经网络的目标定位算法.在特征提取阶段,不同的任务共享相同的特征提取层;然后分别针对不同层次信息训练对应的后续网络;在提取出高层和低层信息后,融合低层信息和高层信息得到准确的目标位置.在PASCAL VOC 2007数据库和交通场景数据库进行实验的结果表明,该算法可以有效地提高目标定位的精度.
[Abstract]:Target location is a key problem in computer vision. The accuracy of the current regional convolution neural network and its extended algorithm is limited by the size of the output convolution image, so the accurate location of the target can not be obtained. A target localization algorithm based on multitask convolution neural network is proposed. In the feature extraction stage, different tasks share the same feature extraction layer, and then train the corresponding follow-up network for different levels of information. After extracting the high and low level information, the lower level information and the high level information are fused to obtain the accurate target position. The experimental results in PASCAL VOC 2007 database and traffic scene database show that the algorithm can effectively improve the accuracy of target location.
【作者单位】： 浙江工商大学计算机与信息工程学院;浙江大学CAD&CG国家重点实验室;
【基金】：国家科技支撑计划(2014BAK14B01) 国家自然科学基金(61472362,61379075,61272048) 浙江省自然科学基金(LY14F020001) 北京航天航空大学开放课题基金(BUAA-VR-16KF-19)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2311210