基于Top-down网络结构的坦克装甲目标检测

摘要

cqvip:针对复杂场景下坦克装甲目标检测任务,提出了一种基于自顶向下聚合机制和分层尺度优化的目标检测方法。先基于ResNet-101骨架网络,提出一种自顶向下的聚合网络构架(TDA),克服了卷积神经网络在特征表达能力和细节捕获能力间存在的固有矛盾。在TDA网络的基础上,进一步探索了Faster R-CNN检测框架针对坦克装甲目标检测任务的优化方法,对于建议区域提取网络,提出了一种分层尺度优化的多路RPN网络,并根据感受野区域的大小设置合理的初始建议区域,有效提高了对建议区域的提取效率。对于目标检测子网络,构建了一个更加轻便快速的网络模型。针对坦克装甲目标构建了专用的目标检测数据集,并在该数据集上对几种目前主流的目标检测方法进行了训练和测试。实验结果表明,上述方法在坦克装甲目标数据集上取得了优异的检测效果,目标检测的精度和速度均优于目前主流的检测方法。