非极大值抑制

作品数：311被引量：1732H指数：20
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基于双关键点的拥挤行人检测方法
《江苏大学学报(自然科学版)》2025年第2期140-148,共9页沈继锋 盛常宝 陈逸飞 左欣 
国家自然科学基金资助项目(61903164);江苏省自然科学基金资助项目(BK20191427)。
针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题,提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点,有效提取和融合行人的判别语义特征,从而显著降低行人的漏检率.首先,...
关键词：行人检测 拥挤场景 遮挡目标 小尺度目标 双关键点 可变形卷积 双分支融合 非极大值抑制 
基于自适应切片辅助推理的航拍图像目标检测方法
《液晶与显示》2025年第3期472-480,共9页金黎威 徐望明 李垚翔 
国家自然科学基金(No.51805386);冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放课题(No.MADTOF2021B02)。
针对无人机航拍图像中目标尺度不一、密度不一、细节不清,尤其小目标众多所导致的漏检和误检问题,提出一种基于自适应切片辅助推理的目标检测新方法。该方法首先将航拍图像输入目标检测网络进行初次推理,设计一种窗口得分机制来根据初...
关键词：小目标检测 自适应切片辅助推理 不确定目标定位 非极大值抑制 
基于改进YOLOv5s的航拍目标检测算法
《软件导刊》2025年第3期193-199,共7页卢逸霏 林凯鑫 邹文文 陈小兰 罗德林 蔡荣贵 
福建省自然科学基金项目(2020J01924);莆田市科技计划项目(2022GZ2001ptxy14)。
航拍图像中普遍存在目标尺寸微小、尺度多变以及背景繁杂等问题,从而导致YOLO系列算法的检测精度较低。为此,基于YOLOv5s提出YOLO-SC2算法。首先,在YOLOv5s的网络结构基础上添加细粒化卷积模块、融合基于Transformer架构的C3TR层,并采用...
关键词：YOLOv5s 细粒化卷积模块 C3TR 损失函数 软非极大值抑制算法 解耦合头 
基于分组特征提取的轻量型多源目标检测
《红外技术》2025年第3期307-315,共9页万军 周凯 何文磊 
国家自然科学基金(62072362)。
为兼顾多源目标检测网络的精度与效率,将分组卷积作用于目标多模态特征中,并配合注意力多尺度结构以及改进的目标框筛选策略,设计了一种轻量级的红外与可见光目标检测模型。模型先以多种特征降维策略对输入图像进行采样,降低噪声及冗余...
关键词：多源目标检测 分组特征提取 注意力多尺度 非极大值抑制 
基于TLF-YOLOv8的堆叠垃圾实例分割算法
《科学技术与工程》2025年第5期2009-2018,共10页李利 梁晶 陈旭东 潘红光 寇发荣 
国家自然科学基金(61603295);陕西省自然科学基础研究计划(2024JC-YBQN-0726);陕西省教育厅科研计划(23JK0550);西安市科技计划(23DCYJSGG0025-2022)。
相较于一般场景下的图像实例分割,复杂堆叠场景下的实例分割受到严重遮挡、同类别待测物体堆叠等复杂情况的影响,使得其实例分割具有更大的难度。针对具有复杂堆叠场景下的垃圾实例分割问题,提出了一种融合YOLOv8与双层特征网络策略的...
关键词：垃圾堆叠 双层特征解耦融合 YOLOv8算法 软阈值化非极大值抑制 动态非单调聚焦机制 期望最大化注意力 
基于改进YOLOv5s的小目标工程车辆定点监测识别算法
《新疆大学学报(自然科学版中英文)》2025年第1期99-106,共8页徐世亮 赖民权 雷雨 刘继忠 
江西省高层次高技能领军人才培养工程项目“基于GIS与视频融合的自然资源监管关键技术研究”(2022233);江西省自然资源厅科技创新项目“基于智能监控与地理信息融合技术在自然资源监管中的应用研究”(202317).
为有效减少并预防因违法土地开垦和矿产挖掘而造成自然环境破坏的行为,利用部署到高塔上的摄像头,提出了一种在复杂环境中进行各类工程车辆检测的ETS-YOLO小目标监测识别算法.首先,使用EfficientViT网络替换YOLOv5s的主干特征提取网络,以...
关键词：目标检测 工程车辆 EfficientViT 改进型YOLOv5s 软非极大值抑制算法 
基于坐标注意力和软化非极大值抑制的密集安全帽检测
《现代电子技术》2025年第2期153-161,共9页尹向雷 苏妮 解永芳 屈少鹏 
国家自然科学基金一般面上项目(62176146);陕西省教育厅重点科学研究计划项目(20JS018);陕西理工大学人才启动专项(SLGRCQD2114)。
为解决现有的安全帽检测算法对密集小目标的检测精度低的问题,提出一种基于坐标注意力和软化非极大值抑制的安全帽检测算法。引入坐标注意力机制,聚焦训练安全帽相关目标特征以提高准确率。采用软化非极大值抑制算法对候选框的置信度进...
关键词：安全帽检测 坐标注意力机制 软化非极大值抑制 YOLOv5s WIoU 边界框损失函数 
基于可变形卷积与注意力的无人机航拍车辆目标检测算法被引量：2
《现代电子技术》2024年第23期138-146,共9页梁刚 赵良军 宁峰 席裕斌 何中良 
在无人机航拍图像中,车辆目标较小,尺度变化大,背景复杂且分布密集,导致精度过低的问题。因此,提出一种基于改进的YOLOv5的无人机航拍图像车辆目标检测算法。增加小目标检测层,减少小目标特征丢失,从而提高小目标检测精度;设计了一个名...
关键词：无人机图像 车辆检测 小目标检测 可变形卷积 损失函数 非极大值抑制 
基于YOLOv7的垃圾检测方法研究被引量：1
《计算机测量与控制》2024年第12期1-8,共8页陈君 赵小会 王博士 季虹 李维乾 
国家自然科学基金(62106189);陕西省高速公路施工机械重点实验室开放基金(300102250510);西安工程大学科研基金(BS201847)。
随着社会经济的发展,人们的生活水平持续提高,生活垃圾量急剧攀升;为了有效应对垃圾分拣效率低、准确率差等问题,提出一种以YOLOv7网络为基础模型的垃圾检测算法;该算法对YOLOv7网络进行了一系列改造,首先,在Head模块添加了注意力机制Si...
关键词：深度学习 目标检测 注意力机制 非极大值抑制 垃圾分类 
基于改进R-FCN的行人检测算法
《计算机与数字工程》2024年第11期3185-3190,3284,共7页徐晓龙 何晓佳 方云 俞晓春 颜玉祥 
国家重点研发计划“水电站大坝缺陷智能识别诊断与精细检测设备及技术研究”(编号:2022YFB4703404);国家自然科学基金项目“仿生机制的水下结构物表面缺陷成像检测方法研究”(编号:61671202)资助。
针对现有行人检测算法中存在的类人物体误检为行人、小尺度行人的漏检及多个行人重叠时的漏检等问题,提出了一种改进的行人检测算法。基于R-FCN框架,结合行人检测的特殊需求,选择适合的主干网络,使之提取的行人特征更有区分度;引入可变...
关键词：行人检测 多路径检测结果融合 可变形卷积 非极大值抑制算法 
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