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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
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