时序传递和上下文抑制的图像到视频物体检测 |
| |
引用本文: | 闻子涵,陈谨,吴心筱.时序传递和上下文抑制的图像到视频物体检测[J].中国科技论文,2022(11):1188-1193+1200. |
| |
作者姓名: | 闻子涵 陈谨 吴心筱 |
| |
作者单位: | 北京理工大学计算机学院 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(62072041); |
| |
摘 要: | 为解决图像到视频跨域物体检测任务中存在的视频运动模糊、目标遮挡姿态变化及图像与视频帧域偏移的问题,提出了一个新颖的图像到视频跨域物体检测框架。首先采用循环一致性对抗生成网络,将源域图像映射到目标视频域,生成与视频帧类似的图像(即伪视频帧),用于训练物体检测器。为进一步提升检测器的鲁棒性,提出时序传递模块,将检测结果传递到相邻视频帧以减少假阴性检测。同时设计上下文抑制模块,降低低置信度类别的分数,从而减少假阳性检测。在Youtube-Objects数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。
|
关 键 词: | 深度学习 视频物体检测 域适应 时序上下文约束 |
|
|