الكشف عن الحياة البرية الصغيرة بالعينات القائمة على استخراج السياق متعدد المقاييس

LIU Ke ,  

LIN Shanling ,  

SHI Xinyu ,  

LIN Jianpu ,  

LÜ Shanhong ,  

LIN Zhixian ,  

GUO Tailiang ,  

摘要

لمعالجة صعوبات اكتشاف الحياة البرية والدقة المنخفضة التي تسببها عينات مجموعة بيانات الحياة البرية الصغيرة وتفاوت مقاييس الأهداف، تم اقتراح خوارزمية الكشف عن الحياة البرية الصغيرة بالعينات القائمة على استخراج السياق متعدد المقاييس (MS-FSWD). أولاً، يتم تعزيز قدرة النموذج على إدراك الحياة البرية ذات المقاييس المختلفة من خلال وحدة استخراج السياق متعدد المقاييس لتحسين أداء الكشف؛ ثانياً، تم إدخال Res2Net كشبكة تصنيف قوية لوحدة معايرة النموذج لضبط درجات التصنيف الصادرة من المصنف؛ ثم، تم إضافة آلية الاهتمام بالتبديل في RPN لتعزيز خرائط الميزات لمناطق الأهداف وتقليل تأثير الخلفية؛ وأخيراً، تم استخدام خسارة L1 المتوازنة كدالة خسارة لتحديد المواقع من أجل تحسين دقة تحديد المواقع. أظهرت النتائج التجريبية أن MS-FSWD، مقارنة بخوارزمية DeFRCN، حقق تحسناً في AP50 للفئة الجديدة بنسبة 9.9٪ و6.6٪ في مهام الكشف 1-shot و3-shot على مجموعة بيانات FSWA الصغيرة. كما حقق MS-FSWD تحسنًا حتى 12.6٪ على مجموعة البيانات العامة PASCAL VOC. بالمقارنة مع خوارزمية VFA، تم تحسين AP50 للفئة الجديدة بنسبة 3.3٪ في مهمة 10-shot لمجموعة Novel Set 3 في مجموعة بيانات PASCAL VOC.

关键词

الكشف عن الأهداف ذات العينات الصغيرة;الكشف عن الحياة البرية;التعلم الانتقالي;استخراج السياق متعدد المقاييس;آلية الاهتمام

阅读全文

以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website