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基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法 被引量：10
1
作者 江志鹏 王自全 +4 位作者 张永生 于英 程彬彬 赵龙海 张梦唯 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期91-101,共11页
针对无人机视频流检测中小目标数量多、因图像传输质量较低而导致的上下文语义信息不充分、传统算法融合特征推理速度慢、数据集类别样本不均衡导致的训练效果差等问题,提出一种基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法... 针对无人机视频流检测中小目标数量多、因图像传输质量较低而导致的上下文语义信息不充分、传统算法融合特征推理速度慢、数据集类别样本不均衡导致的训练效果差等问题,提出一种基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法。在模型结构方面,该算法设计了跨尺度特征融合模块以增大感受野,提升小目标检测能力,并采用针对object_query的挤压-激励模块提升关键目标的响应值,减少重要目标的漏检与错检率;在数据处理方面,使用了在线困难样本挖掘技术,改善数据集中类别样本分布不均的问题。在UAVDT数据集上进行了实验,实验结果表明,改进后的算法相较于基线算法在平均检测精度上提升了1.5%,在小目标检测精度上提升了0.8%,并在保持参数量较少增长的情况下,维持了原有的检测速度。 展开更多
关键词 deformable detr 目标检测 跨尺度特征融合模块 object query挤压-激励 在线难样本挖掘
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基于Deformable DETR的自然场景任意形状文本检测 被引量：1
2
作者 张子旭 游钰玮 +1 位作者 仝明磊 薛亮 《无线电工程》 2024年第2期312-318,共7页
自然场景下的文本区域形状复杂多变,直接使用轮廓坐标描述文本区域会使得建模不充分,导致文本检测准确性低。针对自然场景下文本区域不规则的问题,提出了一种基于Deformable DETR的任意形状文本检测模型,不同于传统的直接预测轮廓点的方... 自然场景下的文本区域形状复杂多变,直接使用轮廓坐标描述文本区域会使得建模不充分,导致文本检测准确性低。针对自然场景下文本区域不规则的问题,提出了一种基于Deformable DETR的任意形状文本检测模型,不同于传统的直接预测轮廓点的方法,使用B-样条对文字区域进行建模使得文本轮廓平滑精确的同时减少了需要预测的参数。提出的文本检测模型无需手工设计锚点、区域建议等组件,极大地简化了模型设计并提高了通用性。提出的模型在无需额外数据集的情况下在任意形状文本数据集CTW1500和Total-Text上的平均精度(F值)分别达到了85.4%和85.0%,证明了模型的有效性。 展开更多
关键词 计算机视觉 自然场景文本检测 deformable detr B-样条
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基于Deformable DETR的红外图像目标检测方法研究 被引量：3
3
作者 张晓宇 杜祥润 +2 位作者 张佳梁 檀盼龙 杨诗博 《空天防御》 2024年第1期16-23,共8页
基于Transformer架构的DETR系列网络在计算机视觉目标检测领域不断刷新目标检测的精度与速度。然而,基于红外图像的非合作目标检测的应用环境复杂,而且红外图像质量较差。针对该问题,提出了一种新的以Deformable DETR算法为基线的具有... 基于Transformer架构的DETR系列网络在计算机视觉目标检测领域不断刷新目标检测的精度与速度。然而,基于红外图像的非合作目标检测的应用环境复杂,而且红外图像质量较差。针对该问题,提出了一种新的以Deformable DETR算法为基线的具有高检测精度的目标检测算法:首先设计了对红外图像进行图像增强处理的图像增强模块CLAHE-GB,并将其与Deformable DETR进行有机结合;然后在大型通用数据集上进行预训练;最后引入数据增强和迁移学习方法在自制的空中飞行物小型红外图像数据集中对检测头网络参数进行再训练,并对结果进行分析。结果表明:所提出的算法对红外图像数据具有较好的图像增强效果和检测精度。 展开更多
关键词 红外图像 图像增强 deformable detr算法 目标检测
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Deformable DETR大模型在新农业的应用研究——以宁夏固原娃娃菜病虫害检测与识别为例
4
作者 董力鸣 段晓英 +2 位作者 李柄军 张宏武 李安凤 《移动信息》 2024年第11期382-384,共3页
宁夏固原市露地娃娃菜种植规模逐年增加,市场需求广泛,促进了农村经济的发展。但传统的娃娃菜病虫害检测方法由于耗时长、效率低、成本高,已不能满足快速发展农业生产的需要。文中以固原市农科院露地娃娃菜为研究对象,基于Deformable D... 宁夏固原市露地娃娃菜种植规模逐年增加,市场需求广泛,促进了农村经济的发展。但传统的娃娃菜病虫害检测方法由于耗时长、效率低、成本高,已不能满足快速发展农业生产的需要。文中以固原市农科院露地娃娃菜为研究对象,基于Deformable DETR模型对霜霉病、软腐病、菜青虫3种主要病虫害进行检测与识别,不仅提高了病虫害检测的效率和准确性,且降低了管理成本,有助于固原市农业生产者实现更加高效、科学的病虫害防治。 展开更多
关键词 娃娃菜病虫害 deformable detr模型 深度学习
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基于注意力变形和动态查询机制的交通小目标检测
5
作者 李建新 朱进玉 +1 位作者 乔鸿政 石浩楠 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期81-95,共15页
深度学习推动了交通目标检测发展,但复杂交通场景下密集遮挡环境中的小目标检测精度仍不足。针对上述问题提出一种注意力变形和动态查询机制的交通小目标检测算法CDAQ-DDETR,在Deformable DETR的基础上,通过引入CBAM注意力双塔机制和DC... 深度学习推动了交通目标检测发展,但复杂交通场景下密集遮挡环境中的小目标检测精度仍不足。针对上述问题提出一种注意力变形和动态查询机制的交通小目标检测算法CDAQ-DDETR,在Deformable DETR的基础上,通过引入CBAM注意力双塔机制和DCNv2可变形卷积重构原始残差网络,增强算法对密集区域交通小目标的语义获取能力;借助AFN网络思想添加低层特征,同时构建注意力感知融合金字塔模块,提高算法对多尺度中小交通目标的检测效果;依靠在原解码器前向集成动态查询机制模块结合输入图像匹配目标特性,以构建最佳查询向量提升算法对多样化背景干扰的适应泛化能力。在VisDrone2019数据集上进行实验,结果表明:CDAQ-DDETR算法在平均精确率(mAP@0.5:0.95)上已达到37.9%,在平均召回率(mAR@0.5:0.95)上已达到57.4%,相比现阶段主流SOTA算法在检测精度上提升5.5%,召回率提升8.0%,尤其针对于小目标检测精度提升6.9%,召回率提升了10.0%,同时利用可视化实验分析其更加适用于密集场景下交通小目标检测的实际应用。 展开更多
关键词 交通目标检测 密集场景 小目标检测 deformable detr Transformer算法
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