【摘 要】
：
计算机视觉技术如今在各个应用领域行业中得到广泛运用,计算机视觉技术在学术界和工业界都有很高的研究价值和实际应用意义。图像处理的实例分割在许多视觉任务中有重要作用,不仅要完成与物体检测相同的实例分类和实例定位回归,还需要对不同实例的作出像素标注,因此实现一种精度高、运行效率高的实例分割算法具有很大困难。本课题基于Center Net,针对运行效率提出一系列实例分割方法,旨在提高实例分割任务的速度和精
论文部分内容阅读
计算机视觉技术如今在各个应用领域行业中得到广泛运用,计算机视觉技术在学术界和工业界都有很高的研究价值和实际应用意义。图像处理的实例分割在许多视觉任务中有重要作用,不仅要完成与物体检测相同的实例分类和实例定位回归,还需要对不同实例的作出像素标注,因此实现一种精度高、运行效率高的实例分割算法具有很大困难。本课题基于Center Net,针对运行效率提出一系列实例分割方法,旨在提高实例分割任务的速度和精度,并在权威数据集MS COCO中取得有竞争力的结果。首先,以Center Net为基准实现单阶段实例分割算法,通过嵌入的方式计算实例与像素之间的匹配关系一次性得到实例分割结果。本课题通过学习实例和像素在高维空间中的表征,提出具有可学习间隔的掩膜损失对实例与像素的嵌入距离进行优化,以度量学习的方式将像素分配到对应的实例上生成实例分割结果。通过在MS COCO实例分割挑战赛中证明了模型的精度与主流模型具有可比性,同时能够具有较高的推理速度。然后,为了进一步提高实例分割算法的精度,使用门控卷积层设计独立的边缘子网用于处理输入样本的边缘信息,并隐式地融合到用于预测的特征图中。通过Sobel算子对预测掩膜提取边缘,从而显示地监督分割掩膜的边缘预测。在MS COCO实例分割挑战赛中取得39.2 AP,优于主流的实例分割算法。最后,分析了像素级分割方法的计算冗余性,提出通过多边形轮廓对实例掩膜进行建模的方式去处冗余性,以提高算法的运行效率。本课题设计了实例多边形轮廓的定义方式,通过在极坐标中预测多边形的顶点,联结顶点得到物体轮廓,从而生成物体的掩膜。在MS COCO实例分割挑战赛中在17.4 FPS的运行效率下可以达到38.6 AP,实现了速度和精度的双提高。
其他文献
台风是一种体系庞杂的大气运动系统,具有严重的破坏性。目前世界上对台风强度预测还处于一个探索和研究的阶段,随着现代化天气业务和服务需求的变化,对台风监测系统自动化程度要求也随之提高。经过40多年的发展,预测员们正逐步将人工智能应用于台风强度预测,近年来,基于深度学习的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）正在成为研究的热点,此类对象分类技术也日趋成熟,但在
内部边界网关协议（Internal Border Gateway Protocol,IBGP）是互联网不可或缺的基础设施,若没有正确合理配置,很容易产生路由环路和次优路由。这些路由异常问题是非常有害的,它们会增加路由器的工作负荷,导致路由器的性能下降。因此解决上述IBGP路由异常问题是至关重要,但传统的解决方案要么配置复杂,要么消耗过多的资源。所以研究如何有效的解决IBGP路由异常的同时使得解决方
随着大数据时代的发展,对海量数据进行高效、安全的存储变得越来越重要。分布式安全存储技术结合分布式存储技术和数据加密技术,具备了安全、海量存储等特点,已成为当前信息安全领域研究的一个热点。在分布式存储技术中,对存储节点的选择是一个关键问题。选择的节点是否合理,会影响到系统的性能和存储容量的有效利用。在对现有节点选择算法进行研究后,本文提出了一个更加高效的算法——基于多属性决策的节点选择算法。该算法在
太平洋生物科学平台（Pacific Biosciences）和牛津纳米孔平台（Oxford Nanopore）的长序列（long read）测序技术的兴起,促进了基因组数据分析的发展。与短序列（short read）测序技术相比,长序列测序技术可以解决规模更大、更复杂的基因组组装问题。但是,长序列的错误率非常高,Pacific Biosciences测序技术产生的长序列的错误率约为10%～15%,
人与物体交互活动的识别是人工智能领域最热门的研究方向之一,是计算机视觉研究领域不可或缺的重要研究部分。同时,人与物体交互活动识别是图像理解、自动描述图像内容等研究的基础。在实际应用中可以广泛用于网站图像搜索,安保系统检测等。本文提出一种新的混合深度学习模型,旨在提升和改善图像中人与物体交互活动识别的效率。模型首先设计一种基于深度学习的方法对图像三维空间关系信息进行建模,探索人与物体交互活动的构图规
脑卒中又称“中风”,属于急性脑血管疾病。脑卒中死亡率和致残率高,完全康复和痊愈的难度较大,对患者的患病后很长一段时间的健康自主生活会产生消极影响。目前国内已经建立了疾病诊疗电子管理系统,积累了大量脑卒中患者就诊、治疗、康复等医疗数据,如何挖掘这些数据中的价值,建立诊疗辅助决策系统,是现阶段提升医疗效率和智能化水平的重要路径,也是本文研究的重点。在对国内外医学数据挖掘、脑卒中诊疗、辅助决策系统设计等
随着人类基因组计划的深入和发展,RNA分子的作用越来越多的被发现。尤其是其作为病毒的遗传物质这一角色,因为新冠肺炎的爆发获得了极大的关注。人们对RNA功能的研究在不断深入,由于RNA的功能与它的结构有着密切的关系,所以对RNA二级结构的研究随之成为了当今的一个热点课题。近年来,有许多关于RNA二级结构比较的方法,但是算法的准确性和普适性还需要进一步改进。本文针对不同类型的RNA提出了两个新颖的RN
资源调度优化是合理利用资源、创造经济价值的关键。流水线调度属于工业制造领域中重要的资源调度问题,随着污染、能耗与劳动损伤问题的日益突出,该领域当前愈加重视环保、节能与劳动保障等绿色发展理念。因此,本文研究绿色混合流水线调度问题,该问题属于组合优化问题,是NP-Hard问题。为更有效优化求解,本研究提出一种全新的红树林生态优化算法求解绿色混合流水线问题。本文的主要工作如下:1.提出红树林生态优化算法
近年来,我们的生活中随处可见人工智能相关产品。智能的机器人可以完成许多操作,从而解放人们的双手,这是未来的发展趋势。三维点云包含空间位置信息和物体的几何结构信息,相对二维图像有着天然的优势。近几年,点云相关研究成为了人工智能领域中的热门方向。点云室内目标检测是室内机器人解析周围环境信息的一种技术,相当于赋予了室内机器人看清物体的“眼睛”,具有重要的研究意义。本文对三维点云室内目标检测进行了研究,研
促进幼儿全面发展、健康成长，需要幼儿园与家庭密切配合，携手发力。随着幼儿教育改革的不断推进，家园共育愈发被人们重视。一、概念界定家园共育是指家庭与幼儿园共同完成幼儿的教育。加强幼儿园与家庭的合作正成为当前学前教育改革的重要组成部分。要实现家园共育，取得最佳的教育效果，一方面，幼儿园必须向家长宣传科学的教育方法，让家长了解幼儿园教学与游戏的目的、内容及方法，运用多种有效手段吸引家长的关注和参与