【摘 要】
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随着大数据时代的来临,基于卷积神经网络的目标检测算法在深度学习技术的发展下逐渐趋于成熟,而这些都依赖于大量的带有标注的训练数据。在某些样本稀缺的应用场景下,传统的深度学习型目标检测算法面临严重的过拟合问题,导致检测效果极差。因此,为了提升小样本条件下的目标检测性能,本文基于现有的前沿目标检测算法YOLOv5,针对其在小样本条件下即使采用迁移策略,也较难兼顾目标定位和目标分类的问题,提出了双阶段小样
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随着大数据时代的来临,基于卷积神经网络的目标检测算法在深度学习技术的发展下逐渐趋于成熟,而这些都依赖于大量的带有标注的训练数据。在某些样本稀缺的应用场景下,传统的深度学习型目标检测算法面临严重的过拟合问题,导致检测效果极差。因此,为了提升小样本条件下的目标检测性能,本文基于现有的前沿目标检测算法YOLOv5,针对其在小样本条件下即使采用迁移策略,也较难兼顾目标定位和目标分类的问题,提出了双阶段小样本目标检测模型。主要贡献如下:（1）设计用于提供前景目标位置信息的YOLOv5-TL目标定位算法,对YOLOv5中预测模块进行结构上的修改,去除类别有关的预测部分,同时对应设计了YOLOv5-TL的损失函数,使该部分网络更专注于预测图像中前景目标的位置。通过实验可以验证,YOLOv5-TL目标定位网络相对于YOLOv5在前景目标定位上的漏检和错检现象均降低。（2）针对对前景目标和背景目标分类过程中出现的开集识别问题,提出使用Vision Transformer目标分类网络抑制背景目标框。通过与Efficient Net等方法的对比,可以验证Vision Transformer目标分类网络在抑制背景目标框和对前景目标进行分类的效果更优。（3）将YOLOv5-TL目标定位网络与Vision Transformer目标分类网络进行结合,采取先由YOLOv5-TL目标定位网络区分前后景目标,再由Vision Transformer目标分类网络对YOLOv5-TL目标定位网络检出的少量背景目标进行抑制和对前景目标进行正确分类的策略完成检测任务。通过实验结果可以得出,本文提出的双阶段小样本目标检测算法较YOLOv5等对比算法在小样本条件下检测效果最佳。
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