InternDiffuseDet:结合可变形卷积和扩散模型的目标检测方法

作     者：袁志祥 高永奇 YUAN Zhixiang;GAO Yongqi

作者机构：安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032 

基　　金：国家自然科学基金(61806005) 安徽高校协同创新项目(GXXT-2020-012) 安徽省高校科学研究重点项目(KJ2021A0373) 安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyqZD2022032) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第12期

页      码：203-215页

摘      要：针对现有目标检测中存在的漏检和误检、特征提取能力有限、处理复杂场景时检测精度不高等问题,基于DiffusionDet进行改进,提出了一种结合可变形卷积和扩散模型的目标检测方法。以模型在进入检测头之前需要更多且优质的特征图为核心思想,在主干网络中引入InternImage和DCNv3可变形卷积算子提升模型的感受野和非线性建模能力。对中间层的FPN特征金字塔进行改进,设计了一种基于选择性加权的特征金字塔CS-FPN;利用深度可分离卷积实现通道和区域的分离,同时采用CARAFE算子替代传统的上采样操作,提高分辨率和语义信息的传递;随后利用SGE注意力机制对特征图进行重组,以确保特征图在扩散的过程中保留更多的层次化信息。在特征图进入检测头之前,进行DDIM的扩散操作,获得不同时刻的特征图,以扩充检测特征图的数量。最后在目标框匹配和损失函数方面采用EIOU算法以处理目标框之间的位置偏移和尺度差异。实验数据显示,在COCO数据集和道路检测数据集上,改进后的模型在相同的实验环境下比原有模型分别提升了3.8和3.6个百分点。实验结果表明该方法在提高目标检测的准确性和鲁棒性方面具有一定的潜力,并为解决现实场景中的目标检测问题提供了新的思路和方法。

主 题 词：DiffusionDet 可变形卷积 扩散模型 特征金字塔 损失函数 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0838[0838] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.2309-0272

馆 藏 号：203128193...