Small Object Detection with Multiscale Features
المؤلفون المشاركون
Yang, Zhong
Hu, Guo X.
Hu, Lei
Huang, Li
Han, Jia M.
المصدر
International Journal of Digital Multimedia Broadcasting
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
هندسة الاتصالات
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The existing object detection algorithm based on the deep convolution neural network needs to carry out multilevel convolution and pooling operations to the entire image in order to extract a deep semantic features of the image.
The detection models can get better results for big object.
However, those models fail to detect small objects that have low resolution and are greatly influenced by noise because the features after repeated convolution operations of existing models do not fully represent the essential characteristics of the small objects.
In this paper, we can achieve good detection accuracy by extracting the features at different convolution levels of the object and using the multiscale features to detect small objects.
For our detection model, we extract the features of the image from their third, fourth, and 5th convolutions, respectively, and then these three scales features are concatenated into a one-dimensional vector.
The vector is used to classify objects by classifiers and locate position information of objects by regression of bounding box.
Through testing, the detection accuracy of our model for small objects is 11% higher than the state-of-the-art models.
In addition, we also used the model to detect aircraft in remote sensing images and achieved good results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hu, Guo X.& Yang, Zhong& Hu, Lei& Huang, Li& Han, Jia M.. 2018. Small Object Detection with Multiscale Features. International Journal of Digital Multimedia Broadcasting،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170869
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hu, Guo X.…[et al.]. Small Object Detection with Multiscale Features. International Journal of Digital Multimedia Broadcasting No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170869
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hu, Guo X.& Yang, Zhong& Hu, Lei& Huang, Li& Han, Jia M.. Small Object Detection with Multiscale Features. International Journal of Digital Multimedia Broadcasting. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170869
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1170869
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر