基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測模型近些年快速發(fā)展,可以準(zhǔn)確檢測出物體在圖像中的位置。但是多數(shù)檢測模型一般不考慮物體之間的相對位置關(guān)系,而圖像中物體間的相對關(guān)系包含有效高層語義信息,有利于對特殊的指代個體進(jìn)行目標(biāo)檢測。通過提出基于語義標(biāo)簽與謂詞字典構(gòu)建圖像中物體之間的相對位置關(guān)系的方法,對高層語義信息進(jìn)行建模,實(shí)現(xiàn)物體感知任務(wù)與語義認(rèn)知任務(wù)的協(xié)同,使圖像目標(biāo)檢測模型具有推測相對位置語義的能力。論文通過對京津段高鐵接觸網(wǎng)圖像的目標(biāo)檢測進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明上述方法的可行性。 

【文章來源】：計算機(jī)仿真. 2020年11期 北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

謂詞轉(zhuǎn)移注意力示意圖

使用謂詞字典的預(yù)測結(jié)果如圖2所示,其中,(a)為原圖,(b)為未使用謂詞字典的結(jié)果,(c)為謂詞字典的預(yù)測結(jié)果�？梢钥闯鲈趫D像中有同類別實(shí)體,使用了謂詞轉(zhuǎn)移操作后,模型能夠理解物體之間的相對位置關(guān)系并且明確語義指代關(guān)系,使語義關(guān)系中所指代的對象更加明確,吊弦左側(cè)的載流環(huán)的顯著性更高,即輸出結(jié)果是符合語義標(biāo)簽的。3 實(shí)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文數(shù)據(jù)為京津段的高鐵接觸網(wǎng)圖像數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)共500張,以6:2:2的比例將其劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集。500張圖片中,缺陷情況圖像共50張,其余的450張圖像為正常的情況。正常情況下,載流環(huán)應(yīng)該分布在吊弦的兩側(cè);異常情況下,載流環(huán)分布在吊弦的同一側(cè)。如圖3所示,分別為正常情況和異常情況的載流環(huán)。在高鐵載流環(huán)數(shù)據(jù)集上,對象之間的關(guān)系僅限于2個空間謂詞和2個不同的實(shí)體類別,定義的實(shí)體類別文件為objects.json,以列表的形式記錄需要區(qū)分的實(shí)體,如["ring", "line"],在標(biāo)簽中以列表的索引號引用,其中ring指代載流環(huán),line指代吊弦。定義的謂詞字典文件為predicates.json,以列表的形式記錄需要學(xué)習(xí)的謂詞,如["left of", "right of"],在標(biāo)簽中以列表的索引號引用。訓(xùn)練集標(biāo)簽與測試集標(biāo)簽分別記錄在annotations_train.json與annotations_test.json文件中。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的高鐵接觸網(wǎng)懸掛目標(biāo)檢測圖像處理研究[D]. 狄亞柳.西南交通大學(xué) 2018



本文編號：2930262