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团队在国际期刊《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》发表论文

2020-04-15 本站

      近日,IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(电气和电子工程师协会工业电子会刊)刊发了团队在目标检测领域的最新成果《基于多通路检测校准网络的高质量R-CNN目标检测》(High-Quality R-CNN Object Detection Using Multi-Path Detection Calibration Network)。博士生陈啸宇为论文第一作者,李宏亮教授为论文通讯作者,电子科技大学信息与通信工程学院为第一作者单位。

 

    在两阶段R-CNN目标检测器中,目标分类打分由一组固定的锚点框产生,并且安排给由锚点框得到的精细化输出窗口。由于锚点框和精细化输出窗口之间存在定位效果的差异,导致基于锚点框得到的分类结果不能很好地反映出精细化输出窗口对应目标的真实类别。因此,本文提出多通路检测校准网络 (Multi-Path Detection Calibration Network),使用精细化输出窗口对R-CNN生成的基于锚点框的分类打分进行细化操作,修正错误的目标分类结果。本文方法在公开的目标检测数据库 PASCAL VOC 和 MSCOCO 上均取得了显著效果。


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    IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology是电气电子领域国际期刊,主要报道图像视频信息处理领域的最新研究进展,期刊影响因子4.046,属于SCI二区期刊。论文详细内容请见:https://ieeexplore.ieee.org/document/9064498/


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