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慧視小目標(biāo)識別算法 解決目標(biāo)檢測中的老大難問題

慧視光電 ? 2024-07-17 08:29 ? 次閱讀
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隨著深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的興起與技術(shù)成熟,一大批如Faster R-CNN、Retina Net、YOLO等可以在工業(yè)界使用的目標(biāo)檢測算法已逐步成熟并進(jìn)入實際應(yīng)用,大多數(shù)場景下的目標(biāo)檢測問題都能得到解決。

但其中弱小目標(biāo)檢測性能差的問題仍十分顯著,并沒有出現(xiàn)較為有效的針對弱小目標(biāo)檢測的技術(shù)手段和方法,使得弱小目標(biāo)檢測的性能成為了制約整體檢測器性能的瓶頸。

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弱小目標(biāo)通常指圖像中像素面積小于32*32的物體,其檢測的核心難點主要有以下幾個方面:

1.目標(biāo)本身像素面積小:rgb信息少導(dǎo)致包含的判別性特征過少;

2.訓(xùn)練用數(shù)據(jù)集不平衡:大多數(shù)開源數(shù)據(jù)集中弱小目標(biāo)的占比少,存在較為嚴(yán)重的圖像級不平衡;

3.干擾情況嚴(yán)重:在有限的圖像數(shù)據(jù)中,小目標(biāo)通常存在不同程度的遮擋、模糊、不完整現(xiàn)象,導(dǎo)致目標(biāo)小的基礎(chǔ)上,還很難進(jìn)行檢測;

4.大、小目標(biāo)是相互影響的,算法過度關(guān)注小目標(biāo),則大目標(biāo)可能因為缺少關(guān)注而損失性能。

為了解決這一難題,慧視光電的算法工程師們也絞盡了腦汁,最終給出了小目標(biāo)識別算法的方案,其基本的解決思路是:

1、加強(qiáng)目標(biāo)特征;

2、數(shù)據(jù)增廣;

3、放大輸入圖像;

4、使用高分辨率的特征;

5、設(shè)計合適的標(biāo)簽分配方法,以讓小目標(biāo)有更多的正樣本;

6、利用小目標(biāo)所處的環(huán)境信息或者其他容易檢測的物體之間的關(guān)系來輔助小目標(biāo)的檢測;

上述方法的共性都是要增加小目標(biāo)的訓(xùn)練樣本數(shù)量,放大圖像或特征使小目標(biāo)變?yōu)榇竽繕?biāo),增加小目標(biāo)的正樣本數(shù)量。

經(jīng)過不斷的測試驗證,慧視光電推出的小目標(biāo)識別算法已經(jīng)在RV1126、RK3588等圖像處理板上有著穩(wěn)定的表現(xiàn)。

隨著目標(biāo)識別算法和相關(guān)技術(shù)的不斷延伸發(fā)展,相信在不遠(yuǎn)的未來會有突破性的研究和方法來解決這一工程落地中的實際難題。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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