基于改进Faster RCNN的微操作空间目标检测算法

文档名：基于改进Faster RCNN的微操作空间目标检测算法
摘要：将FasterRCNN引入微操作系统的目标检测之中.针对微操作空间下待检测目标存在尺度变化和在显微镜放大倍数较小时,待检测目标尺度过小、特征不明显的问题,提出了一种基于改进FasterRCNN的微操作空间目标检测算法.使用在图像分类任务中性能优越的深度残差网络提取图像的特征.引入递归特征金字塔网络,对特征进行融合.改进区域建议网络的采样策略,对损失函数进行优化.实验结果表明:这种改进的FasterRCNN算法能有效解决由于目标尺度变化和目标尺度过小带来的问题.相比通用的目标检测算法,该算法的准确度更高,速度更快,具有实际应用价值.

Abstract：FasterRCNNisintroducedintothetargetdetectionofmicrooperatingsystem.Aimingattheproblemsthatthereisscalechangeintargettobedetectedinmicrooperatingspaceandscaleofthetargettobedetectedistoosmallandthefeatureisnotobviouswhenmicroscopemagnificationissmall,amicrooperatingspacetargetdetectionalgorithmbasedonimprovedFasterRCNNisproposed.Depthresidualnetworkwithsuperiorperformanceinimageclassificationtaskisusedtoextractimagefeatures.Recursivefeaturepyramidnetworkisintroducedtofusethefeatures.Thesamplingstrategyoftheregionalrecommendationnetworkisimproved,andthelossfunctionisoptimized.ExperimentalresultshowsthattheimprovedFasterRCNNalgorithmcaneffectivelysolvetheproblemscausedbythechangeoftargetscaleandtoosmalltargetscale.Comparedwiththegeneraltargetdetectionalgorithm,thealgorithmhashigheraccuracy,fasterspeedandpracticalapplicationvalue.

作者：陈国良  庞裕双Author：CHENGuoliang  PANGYushuang
作者单位：武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉430070
刊名：传感器与微系统
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2024, 43(3)
分类号：TP391.4
关键词：微操作空间  目标检测  特征提取  局域建议网络采样策略  损失函数优化  
Keywords：microoperatingspace  targetdetection  featureextraction  regionproposalnetwork(RPN)samplingstrategy  lossfunctionoptimization  
机标分类号：TP391C922TP183
在线出版日期：2024年3月29日
基金项目：基于改进FasterRCNN的微操作空间目标检测算法[
期刊论文]  传感器与微系统--2024, 43(3)陈国良  庞裕双将FasterRCNN引入微操作系统的目标检测之中.针对微操作空间下待检测目标存在尺度变化和在显微镜放大倍数较小时,待检测目标尺度过小、特征不明显的问题,提出了一种基于改进FasterRCNN的微操作空间目标检测算法.使用在...参考文献和引证文献
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2024-12-14 11:51 上传 基于改进Faster RCNN的微操作空间目标检测算法.pdf

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