發(fā)布時(shí)間：2022-07-27 13:06

　　目標(biāo)檢測問題是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域非常熱門的研究方向,目前在學(xué)術(shù)界中針對單幅圖像的目標(biāo)檢測已有許多代表性算法,但針對視頻目標(biāo)檢測問題的研究進(jìn)展比較緩慢。圖像數(shù)據(jù)與視頻數(shù)據(jù)比較,撇去形式不談,后者的信息量更大更冗雜,如今互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與移動(dòng)通信技術(shù)飛速發(fā)展,不論電腦端還是移動(dòng)端,視頻數(shù)據(jù)在我們的生活中扮演越來越重要的角色,視頻目標(biāo)檢測也勢必成為當(dāng)下的研究焦點(diǎn)之一。目標(biāo)檢測這門學(xué)科具體而且核心,它的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo),通常輸出結(jié)果會(huì)以邊界框的形式確定目標(biāo)在圖像中的具體位置,大小以及所屬物體類別。視頻目標(biāo)檢測任務(wù)就是找出視頻中所有感興趣的目標(biāo),并完成定位、識(shí)別和分類任務(wù)。然而在一段視頻幀序列中,相鄰幀圖像往往具有極大的相似性,而且前后幀還存在上下文關(guān)系,這是單幅圖像所不具備的特點(diǎn)。因此,看上去視頻目標(biāo)檢測與圖像目標(biāo)檢測大同小異,但實(shí)際算法設(shè)計(jì)上卻有著很大區(qū)別。本課題在此前微軟亞洲研究院關(guān)于光流法視頻目標(biāo)檢測的固定間隔關(guān)鍵幀選取算法和密集特征增強(qiáng)算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于分片的關(guān)鍵幀插入策略的算法,這種新算法在整體結(jié)構(gòu)上依然是特征級(jí)別的檢測原理,即結(jié)合特征提取網(wǎng)絡(luò)與基于區(qū)域的全卷積網(wǎng)絡(luò)。... 

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

對ILSVRCVID數(shù)據(jù)集中示例圖像的檢測結(jié)果

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程

VGGNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖[7]


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