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1.
近年来基于深度卷积神经网络的目标检测器取得了跨越式进展,远远超过传统目标检测算法.但最新的研究表明特征不匹配问题已经成为深度目标检测器性能提升的一个瓶颈.目前在该问题的研究尚未有清晰的总结,因此本文首先对特征不匹配问题进行分析,提出特征不匹配问题的本质是由于目标检测的分类和回归任务优化目标的不一致造成,同时分析了特征不...  相似文献   
2.
可形变部件模型(DPM)在目标检测已取得较好的效果,但因为现有的目标检测数据集中鸟类样本数量过少,分布不均衡,而且采用的HOG特征无法较好的表征鸟类目标,造成自然场景鸟类检测的准确率很低。针对这个问题,本研究首先对Image Net数据集上的鸟类样本进行筛选和数据分析,选取自然场景中鸟类样本1 500个,生成对应的标注文件,建立了自然场景鸟类数据集;并提出一种结合多通道特征(Aggregate Channel Features,ACF)和DPM的自然场景鸟类检测方法,算法从自然场景鸟类数据集中的训练样本中,提取ACF特征,再通过Latent SVM训练得到ACF-DPM模型;进一步研究了模型组件和部件个数对于鸟类检测效果的影响。实验结果表明:本文算法在复杂的自然场景中,能够有效地进行鸟类检测,整体精度优于传统的DPM算法。  相似文献   
3.
基于形态图的计算理论和方法 ,提出了绘制圆柱体和圆球相贯图谱的方法。建立了圆柱体和圆球相贯的几何模型和数学模型 ,分析并确定了投影空间的维数为 4维 ,给出了投影空间的表示。分析并确定了圆柱体和圆球相贯的三面投影图中所产生的视觉事件类型 ,得到了圆柱体和圆球的相贯图谱  相似文献   
4.
霍夫变换与最小二乘法相结合的直线拟合   总被引:11,自引:0,他引:11  
将霍夫变换与最小二乘法相结合 ,研究对实验数据和图像处理中的二值边缘图进行直线拟合的方法。首先 ,用霍夫变换剔除数据点集中的干扰点或噪声 ,并将分布在不同直线附近的点分离出来 ;然后 ,用最小二乘法拟合各直线。该方法既解决了直接使用最小二乘法拟合时 ,拟合直线易受干扰点或噪声的影响和数据点分布在多条直线附近而无法拟合的两个问题 ;同时也解决了直接使用霍夫变换时 ,拟合直线精度不高和直线段有效区间不容易控制的问题。  相似文献   
5.
波克-许华尔兹定理是轴测投影的基本定理。本文研究了轴测投影基本定理的计算问题,给出了从投影图形计算空间四面体位置及运动参数的计算方法和公式;同时给出了从空间四面体计算投影图形位置及运动参数的计算方法和公式,据此建立了新的、含有定量关系的轴测投影基本定理。  相似文献   
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