基于神经网络架构搜索的铭牌目标检测方法

作     者：邓渭铭 杨铁军 李纯纯 黄琳 DENG Wei-ming;YANG Tie-jun;LI Chun-chun;HUANG Lin

作者机构：桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西桂林541004 桂林医学院智能医学与生物技术学院广西桂林541199 

基　　金：国家自然科学基金项目(62166012,62266015) 广西自然科学基金项目(2022GXNSFAA035644) 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室主任基金项目(2020-1-8) 

出 版 物：《图学学报》 (Journal of Graphics)

年 卷 期：2023年第44卷第4期

页      码：718-727页

摘      要：为了提高构建深度卷积神经网络(CNN)的自动化程度并进一步提高目标检测精度,提出了一种改进的基于DenseNAS的神经网络架构搜索方法以自动构建铭牌检测CNN。首先,基于改进DenseNAS的Head层,设计了可搜索的、融合深浅层特征的子网模块(CSP-Block1和CSP-Block2)。然后,基于CSP-Block1和CSP-Block2构建的搜索空间,搜索铭牌检测CNN的Backbone和Head。实验结果表明,该方法在一个铭牌5分类的数据集上,耗时约9.35 GPU hours搜索出了最佳神经网络,在测试集上检测精度mAP≈97.3%,比YOLOv5等SOTA方法更高。

主 题 词：神经网络架构搜索 卷积神经网络 CSP结构 铭牌 目标检测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11996/JG.j.2095-302X.2023040718

馆 藏 号：203122795...