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题名地面箭头标识线检测的改进M2Det算法
被引量：2
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作者
霍爱清
李易
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机构
西安石油大学电子工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2022年第6期1090-1096,共7页
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基金
陕西省教育厅基金(17JS108)
陕西省科技厅一般工业项目(2020GY-152)
西安石油大学研究生创新与实践能力培养项目(YCS20213159)。
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文摘
针对M2Det算法在地面箭头标识线检测时存在准确率低、参量大等问题,提出了一种改进M2Det算法。该算法在特征提取时采用改进的主干特征提取网络和多级金字塔网络,利用非极大抑制对生成的密集边界框和类别分数进行筛选,进而获得检测结果。改进的M2Det算法用MobileNet v1轻量级网络替换VGG网络,用以减少参量;用Mish激活函数替换ReLU激活函数,同时在MobileNet v1网络中增加BasicRFB模块,用以提高检测精度;还引入Mosaic数据增强以实现数据扩充。实验数据集采用自主标注的地面箭头标识线构造,实验结果表明,改进的M2Det算法在地面箭头标识线检测中mAP达到88.72%,相比M2Det算法提升了约3.9个百分点,也明显高于其它对比算法。
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关键词
箭头标识线检测
m2det
Mish激活函数
Mosaic数据增强
平均准确率
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Keywords
arrow marking line detection
m2det
Mish activation function
Mosaic data enhancement
average accuracy
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进的M2det内窥镜息肉检测方法
被引量：4
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作者
王博
张丽媛
师为礼
杨华民
蒋振刚
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机构
长春理工大学计算机科学技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期193-200,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0108303)
吉林省科技发展计划项目(20180201037SF,20190201196JC,20190302112GX,20200404142YY,20200403127SF,20200401078GX)。
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文摘
结直肠癌是一种致命的疾病,作为息肉的肠腺瘤被认为是结直肠癌的主要病因,因此在临床诊断中发现肠息肉是一项至关重要的任务。息肉检测通常由医生操作内窥镜来实现,由于肠道环境复杂,息肉影像数据量大,小尺度息肉不易辨识,息肉检查过程除了极其依赖医生经验之外,工作压力和强度也给医生带来了极大的负担,因此需要借助计算机辅助诊断技术来检测息肉,该技术可以有效地处理大量的息肉影像数据、发现早期息肉、提高息肉检测的准确率。目前的一些方法对小型息肉存在漏检,因此提出了一种改进的M2det方法用于息肉检测,通过FFMs模块融合主干网络特征,使图像特征得到了充分利用,在SFAM模块中增加scSENet注意力机制,保留了有效特征,抑制无用特征,采用Focal loss计算分类损失,解决了正负样本不平衡问题。大量实验表明,该方法可以有效地检测出息肉且优于前沿的息肉检测方法,在CVC15数据集上mAP、F1-score、F2-score分别提升到了98.25%、97.30%、97.98%。
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关键词
息肉检测
计算机辅助诊断
m2det
特征融合模块(FFMs)
空间和通道上的压缩激励网络(scSENet)
Focal
loss
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Keywords
polyp detection
computer-aided diagnosis
m2det
feature fusion module(FFMs)
spatial and channel squeeze-and-excitation networks(scSENet)
Focal loss
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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