非极大值抑制

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面向交通目标的多尺度轻量化检测模型
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》2025年第2期185-195,共11页刘伯红 郝文瑞 
国家自然科学基金项目(62272075)。
针对交通目标检测时物体尺度变化大,检测目标较为密集的问题,基于YOLO(you only look once)v8s提出一种高效多尺度YOLO(fast multiscale powerful-YOLO,FMP-YOLO)模型。在主干网络中,引入基于部分卷积(partial convolution,PConv)与快...
关键词：交通目标检测 部分卷积 轻量化 软非极大值抑制(SoftNMS) 
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YOLOv3的中药饮片智能鉴别模型研究
《世界科学技术-中医药现代化》2025年第2期364-374,共11页高爽 周志强 钟思羽 黄显章 
国家农业农村部现代农业产业技术体系建设专项(CARS-21):山药焦作综合试验站,负责人:黄显章;南阳市科学技术局南阳市科技攻关计划基金项目(KJGG098):基于深度学习的中药饮片鉴别研究,负责人:高爽。
目的针对中药饮片鉴别研究中的饮片漏检、误检、定位不精准、置信度低等问题,通过对小目标和重叠度高的目标具有良好检测效果的YOLOv3算法进行改进,提升中药饮片智能检测识别的准确率。方法采集常见的148种中药饮片图像,构建中药饮片RG...
关键词：中药饮片 深度学习 YOLOv3 损失函数 非极大值抑制 
基于多尺度候选融合与优化的三维目标检测算法
《吉林大学学报(工学版)》2025年第2期709-721,共13页才华 郑延阳 付强 王晟宇 王伟刚 马智勇 
国家自然科学基金重大项目(61890963);吉林省科技发展计划项目(20210204099YY);吉林省医疗卫生人才专项项目(JLSWSRCZX2023-70)。
为了改善点云场景下的检测任务中,基于单一低分辨特征图生成的候选框容易造成目标丢失和关键点采样过程中引入大量背景点的问题,本文提出了一种基于PV-RCNN网络的改进算法。通过区域候选融合网络和加权非极大值抑制融合不同尺度下的候...
关键词：计算机视觉 三维目标检测 区域候选融合 加权非极大值抑制 关键点采样 
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 
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