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物体检测方法调研
•传统物体检测方法性能不及CNN的方法,不予考虑
•物体检测框架:
•FasterRCNN,RFCN等基于regionproposal的方法
•YOLO,DenseBox,SSD等singleshot的方法
•CNN网络模型:
•VGG16
•Resnet
•Inception系列网络框架
•Inception-Resnet系列网络
•研究人员对几种经典网络和物体检测框架进行过仔细比较
•SSD很快,但性能不及FasterRCNN
•Inception-ResnetV2是目前最为有效的网络
交通标志检测的性
•训练数据中,目标物体大小动态范围很广
•中、小物体占比比较高(~70%1000)
•训练数据中,大物体标注噪声小,中、小物体标注噪声大(漏标,标注不一致)
•中、小物体本身不易识别,噪声大的情况下越是性能好的网络越不好训练
现有网络模型都是基于深度卷积神经网络框架,面积太小的物体最后在feature
map上的体现就十分微弱,直接使用现在的模型将不利于小物体的检测
由于数据噪声比较大,直接使用现在的模型,对其进行训练将比较难训练好网络
单纯看分类的任务的话,神经网络分类器有改进的空间
我们的解决方案
•针对难识别的中、小目标物体比较多,检测难度大:
•改进网络模型,增加Deconvolution层
➢提高中、小目标的featuremap分辨率
➢根据经验,加入deconv小目标物体检测mAP可以改善*
•调整神经网络的输入,减小等效stride
➢从720p的中随机截取640x360的小块,放大至1280x720进行训练
•针对训练数据标注噪声比较大:
•提出类半监督学习的训练方法
➢部分去除标注噪声的干扰
•针对中小物体本身比较难分类:
•使用梯度提升决策树(GBDT)取代神经网络的分类器
➢弥补神经网络分类效果不是最优的
*本次没有实际实验对比,车辆检测,加入deconv的mAP可以提高4~5个点
网络模型概览
•基于FasterRCNN物体检测网络框架
RoIProposals
bbox分类网络
Stride8RPN
VGGFeat.
RoI
Conv4_3MapGBDT分类器
Pooling
UpSampled
Deconv
Feat.Map
bbox定位网络
Stride4
图例:蓝
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