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[2019年IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 中国台北 (2019.9.22-2019.9.25)] 2019年IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于先验知识的高分辨率图像小目标检测

DOI:10.1109/icip.2019.8802612 出版年份:2019 更新时间:2025-09-11 14:15:04
摘要: 当应用常见目标检测算法对高分辨率图像中的小目标进行检测时,由于GPU内存限制,输入图像的下采样操作不可避免,从而导致表征小目标的细节信息丢失。为解决这一矛盾,本文提出了一种粗到精的小目标检测方法。具体而言,首先从低分辨率图像中计算出一些粗略的感兴趣区域(ROI),并利用目标位置的先验知识指导ROI的生成;随后从高分辨率图像中重新计算小ROI的特征,大ROI的特征则从生成ROI所用的特征图中获取。该方法在两个数据集上进行了验证,一个是植物表型数据集,另一个是公开的道路标志数据集。实验结果有力证明了所提方法的有效性。
作者: Zixuan Yang,Xiujuan Chai,Ruiping Wang,Weijun Guo,Weixuan Wang,Li Pu,Xilin Chen
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研究概述 实验方案

为解决高分辨率图像检测小物体与GPU内存限制需降采样之间的矛盾,提出一种基于粗到细策略的小物体检测方法,利用先验知识指导感兴趣区域(ROIs)的生成。

所提出的以粗到细方式引导的先验知识小目标检测方法能更高效地利用细节信息,在保持高精度的同时减少计算耗时。未来工作将聚焦于生成更多优质感兴趣区域并探究小目标间的关联关系。

该方法的有效性在特定数据集(植物表型分析和交通标志检测)上得到了验证,但其对其他类型小目标检测任务的泛化能力尚未探索。文中提及了与基线方法相比的计算效率,但未提供与其他最先进方法的详细对比。

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