典型文献
融合深度信息的多层次图关系网络目标检测
文献摘要：
针对多目标检测主流方法仅能表示目标间像素距离,未能真正表示目标间真实距离的问题,提出融合深度信息的多层次图关系网络的多目标检测方法,以多尺度候选框为节点构建多尺度图关系网络,节点间的关系不仅融合像素距离还增加了目标的深度信息.相比主流方法在像素层构建单一图网络,该模型可以均衡不同远近和大小的目标,更能体现目标间真实关系,从而提升图像多目标检测效果.实验结果显示:在"识别佩戴手套"数据集上,本文方法的mAP50指标比YOLOv3和YOLOX均提升了5％;在大规模数据集Visual Genome上,本文方法比传统方法检测效果提升了约10％.
文献关键词：
目标检测;图卷积神经网络;图特征金字塔;深度图
中图分类号：
作者姓名：
孙骞;陈飞;刘莞玲
作者机构：
福州大学计算机与大数据学院,福州 350108
文献出处：
引用格式：
[1]孙骞;陈飞;刘莞玲-.融合深度信息的多层次图关系网络目标检测)[J].中国科技论文,2022(11):1194-1200
A类：
图特征金字塔
B类：
深度信息,关系网络,多目标检测,主流方法,像素,目标检测方法,候选框,合像,图网络,远近,真实关系,检测效果,佩戴,手套,mAP50,YOLOv3,YOLOX,大规模数据集,Visual,Genome,效果提升,图卷积神经网络,深度图
AB值：
0.384332
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