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基于锚框与目标表征优化的通用目标检测算法研究

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基于锚框与目标表征优化的通用目标检测算法研究

作者：金振超中国科学技术大学

学位级别：硕士

近年来,随着深度学习技术的快速发展,通用目标检测领域取得了显著的进步。其中,特征金字塔的使用和精心设计的锚点框是大多数当前最佳的目标检测器取得成功的关键。尽管这些成果令人印象深刻,但是,现有的构造特征金字塔的方法都是盲目... 详细信息

近年来,随着深度学习技术的快速发展,通用目标检测领域取得了显著的进步。其中,特征金字塔的使用和精心设计的锚点框是大多数当前最佳的目标检测器取得成功的关键。尽管这些成果令人印象深刻,但是,现有的构造特征金字塔的方法都是盲目地在每个特征层次上集成了多尺度特征表示;而且手工设计的锚点框也给现有的目标检测器带来一些缺点。为了减轻由此带来的不利影响,本文提出了一种使用增强特征金字塔的半无锚框网络以用于通用目标检测。具体而言,本文的主要贡献总结如下:1)为了更好地构造特征金字塔,我们提出了一种新颖的增强特征金字塔生成范式,其主要包含两个模块,即自适应特征融合模块和自增强模块。该范式前者主要用于以非线性的方式自适应地集成多尺度特征表示,后者的目标则是自适应地去抑制每个金字塔层次上的冗余语义信息。由此,我们可以获得一个干净且增强的特征金字塔。据我们所知,这是第一次探索通过抑制特征金字塔各个层次上的冗余信息来获得更加有效可靠的特征表征。2)为了解决手工设计锚框带来的问题,本文设计了一种自适应锚框生成器,在不引入或引入极少先验超参数的基础上,根据提取到的深度特征,为每张输入目标检测器的图像生成更少但更加合适的锚点框。3)由于自适应锚框生成器仅利用输入图像的深度特征来为其生成合适的锚点框,因此使用增强特征金字塔生成范式来改善输入图像的深度特征可以帮助本文设计的自适应锚框生成器为每张输入图像生成更加准确的锚点框。因此,这两个研究点理论上可以整合到同一个目标检测框架以得到性能更加强大的目标检测模型,即使用增强特征金字塔的半无锚框目标检测器。4)本文在MS COCO和PASCAL VOC两个主流的目标检测数据集上设计了大量消融实验从各个角度验证了提出的每个模块的有效性以及各个模块融合后的有效性。

关键词：通用目标检测半无锚框目标表征特征金字塔

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基于偏振的暗通道先验去雾

物理学报 2022年第14期71卷 112-120页

作者：霍永胜中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室太原030051

基于暗通道先验去雾的图像增质方法在目标探测中表现良好,但其以光强信息为载体,光学维度单一的不足导致其目标表征效能下降.本文借助偏振对物理属性的敏感特性,提出在传统暗通道先验去雾方法中引入偏振信息来增强不同物体之间的辨识程... 详细信息

基于暗通道先验去雾的图像增质方法在目标探测中表现良好,但其以光强信息为载体,光学维度单一的不足导致其目标表征效能下降.本文借助偏振对物理属性的敏感特性,提出在传统暗通道先验去雾方法中引入偏振信息来增强不同物体之间的辨识程度.研究了暗通道先验去雾方法中退散射与偏振探测的理论,并搭建机械式偏振滤波成像设备在雾天环境对所提方法的目标表征功能进行了实验验证.研究表明,基于偏振的暗通道先验去雾方法能够同时获取物体的光强与偏振信息,与传统暗通道先验去雾方法相比,利用目标与背景的偏振差异能够明显地提高二者对比度.此研究结果可应用于现有的偏振成像仪器系统,实现退散射与偏振信息的实时提取,进一步提高雾天目标探测与表征的效率.

关键词：偏振暗通道先验去雾目标表征退散射

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时空关联自适应追踪目标特征学习

计算机科学与探索 2021年第6期15卷 1049-1061页

作者：郭明哲才子昕王馨月景丽萍于剑北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

目标追踪是近年来视觉领域的一个研究难题,其核心任务是在视频序列中持续定位目标并使用边界框标注其位置。已有的追踪方法大多采用目标检测的思路,将视频序列按帧分开对目标进行单独检测。这种策略尽管充分利用了当前帧信息,却忽略了... 详细信息

目标追踪是近年来视觉领域的一个研究难题,其核心任务是在视频序列中持续定位目标并使用边界框标注其位置。已有的追踪方法大多采用目标检测的思路,将视频序列按帧分开对目标进行单独检测。这种策略尽管充分利用了当前帧信息,却忽略了帧与帧之间的时空关联信息,而这些信息是适应目标外观变化并完整检测目标的关键。为解决这一问题,提出了时空关联的自适应追踪目标特征学习框架时空孪生网络(STSiam),该模型利用视频序列间时空关联信息,通过目标定位和目标表征两个阶段,对目标进行准确定位和实时追踪。目标定位阶段,STSiam自适应地捕捉目标及其周围的变化特征,更新目标匹配模板,确保其尽量免受外观变化影响;目标表征阶段,STSiam关注不同帧对应区域之间的空间关联信息,利用目标定位锁定区域并学习目标边界框修正参数,确保边界框尽量贴合目标。该模型网络架构基于离线训练,在线追踪时无需更新模型参数,确保其实时追踪速度。在广泛使用的OTB2015、VOT2016、VOT2018和LaSOT数据集上进行了一系列实验验证,相较于已有方法,STSiam在准确率、鲁棒性和速度方面均取得领先性能。

关键词：时空关联特征追踪目标定位目标表征

共情可控?以自上而下视角考察共情的可调节性

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心理科学进展 2021年第8期29卷 1420-1429页

作者：曹思琪刘勋伍海燕中国科学院心理研究所行为科学重点实验室北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049 澳门大学认知与脑科学研究中心澳门大学心理系中国澳门999078

以往研究表明共情的特点包括自动化与情境依赖性。但是,有关共情的理论模型与潜在神经机制仍存有争议。为更好地适应现实需求,研究重点从共情的结构和功能角度逐渐向塑造和调节共情发展。近年来,有研究者提出自上而下的心理过程与共情... 详细信息

以往研究表明共情的特点包括自动化与情境依赖性。但是,有关共情的理论模型与潜在神经机制仍存有争议。为更好地适应现实需求,研究重点从共情的结构和功能角度逐渐向塑造和调节共情发展。近年来,有研究者提出自上而下的心理过程与共情调节有关,特别是共情的目标表征形式,以及目标的价值权衡。因此,考虑到共情的目标导向性对于共情的内部构建与外部表现形式的影响,建议未来研究考虑从自上而下视角考察共情的可调节性。

关键词：自上而下目标表征趋避动机调节共情

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复杂任务下的深度学习:作用机制与优化策略

现代教育技术 2018年第8期28卷 12-18页

作者：刘哲雨王红郝晓鑫天津师范大学教育科学学院天津300387

文章基于"任务复杂度增加时,深度学习是否更加困难"这一问题进行研究,首先从主观感受与客观表现两方面辨析深度学习中的任务复杂度;然后从深度学习的早期阶段、晚期阶段和情感体验三个维度,探讨复杂任务对深度学习的作用机制。此外,文... 详细信息

文章基于"任务复杂度增加时,深度学习是否更加困难"这一问题进行研究,首先从主观感受与客观表现两方面辨析深度学习中的任务复杂度;然后从深度学习的早期阶段、晚期阶段和情感体验三个维度,探讨复杂任务对深度学习的作用机制。此外,文章还构建了复杂任务中深度学习的实现途径与优化策略,如目标表征、学习动机、认知负荷和学习控制等。最后,文章进行了任务复杂度与目标表征影响深度学习的实验研究,并验证了主要结论:(1)在中—高复杂度任务中,随着深度学习程度的增加,目标表征的积极作用愈加凸显;(2)在高水平目标表征下,任务复杂度对深度学习的影响力降到最低,同时以学习者有效提取目标中的加工策略为前提。

关键词：任务复杂度深度学习目标表征

基于二级LTP纹理颜色直方图的动物实时跟踪

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西北农业学报 2012年第8期21卷 195-200,206页

作者：白昀西安科技大学计算机学院西安710054

目标表征方法是目标跟踪算法当中的关键环节。近来,目标跟踪技术在动物的跟踪以及其他农业领域当中得到广泛应用。但是,只对区域进行一次纹理特征的提取往往不够丰富。因此,对原始提取LTP纹理特征的方法进行改进,提出二级提取LTP特征融... 详细信息

目标表征方法是目标跟踪算法当中的关键环节。近来,目标跟踪技术在动物的跟踪以及其他农业领域当中得到广泛应用。但是,只对区域进行一次纹理特征的提取往往不够丰富。因此,对原始提取LTP纹理特征的方法进行改进,提出二级提取LTP特征融合的目标表征方法。通过对原始图像进行相同LTP特征提取,得到目标区域的多级LTP图像特征,将HSV模型中受光照影响较小的H分量作为颜色特征向量,来建立每一级特征相应的直方图。根据嵌入到Mean Shift当中的二级纹理颜色模型来进行动物跟踪。与传统的基于核的跟踪算法进行对比,此方法显著提高动物目标跟踪的鲁棒性。

关键词：目标表征二级LTP HSV模型均值漂移

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类比推理结果的实验研究

类比推理结果的实验研究

作者：于秀丽华南师范大学

学位级别：硕士

类比推理的研究是心理学领域一个非常重要的内容,其研究成果不仅能够提示人类认知加工过程,而且对其他领域如教育领域的作用也越来越明显。前人的研究从不同角度、采用不同的研究方法对影响类比推理的因素进行了系统地考察,这些研究结... 详细信息

类比推理的研究是心理学领域一个非常重要的内容,其研究成果不仅能够提示人类认知加工过程,而且对其他领域如教育领域的作用也越来越明显。前人的研究从不同角度、采用不同的研究方法对影响类比推理的因素进行了系统地考察,这些研究结果具有一定的价值和意义。然而类比推理研究中一个十分重要的领域是对于类比推理结果的研究,目前对这一领域的研究相对比较薄弱。许多研究都强调了类比映射对于文本表征变化的重要作用,但是很少有研究精确地指出映射所产生的结果。本研究将通过3个实验对类比推理的一种可能的结果进行探讨,即探讨类比推理的结果如何整合进目标信息的表征。本研究所采用的技术模型如下:被试首先阅读目标信息,再阅读一个潜在的类比源(类比组)或是填充材料(无类比组),然后进行再认测试,测试中一些句子是曾在目标信息文本中出现过的文本项目,一些是未在目标信息的文体中出现过并且跟文本内容无关的无关项目,一些是未在目标信息的文本中出现过但可以通过类比推理得出来的类比推理项目。如果类比推理的结果能够整合进目标信息的表征,则阅读了源信息的被试错误地认为类比推理项目曾出现在目标信息中。实验1通过对Isabelle Blanchette和Kevin Dunbar(2002)的研究的进一步分析,对他们的实验材料进行了修改,排除了记忆混淆现象对先前实验结果的可能解释,确证了类比组被试与无类比组被试成绩的差异是由于类比推理的结果整合进目标信息的表征而导致的。实验2探讨在映射阶段类比推理整合进目标信息的表征的具体过程。实验2包括两个小实验,实验2a探讨类比推理整合进目标信息的表征时问题的结构特征和表面特征哪一个更重要。研究结果表明,在映射阶段,问题的结构特征更重要。实验2b探讨的问题是类比推理是自发的还是策略的。实验结果表明,在取消原实验中提示句的条件下,还能得到和实验1b相同的结果,这说明类比推理是自发进行的。实验3探讨类比推理的跨文体问题,即当源信息与目标信息为不同种文体时,人们能否进行类比推理,类比推理的结果能否整合进目标信息的表征。实验结果表明目标信息与源信息二者文体的不同不会影响类比推理的发生,类比推理的结果能够整合进目标信息的表征。

关键词：类比推理目标表征整合映射

消极情感对无意识目标的抑制 ——意义感强化的缓解作用

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消极情感对无意识目标的抑制 ——意义感强化的缓解作用

作者：刘晓乐东北师范大学

学位级别：硕士

已有的研究发现，作为期待的状态存在个体头脑中的目标与消极情感联合激活会抑制目标表征的激活水平，降低个体追求目标的动机水平，使得无意识目标追求的过程终止[1]。本研究主要考察个体期待的目标与消极情感联合激活对目标表征激活... 详细信息

已有的研究发现，作为期待的状态存在个体头脑中的目标与消极情感联合激活会抑制目标表征的激活水平，降低个体追求目标的动机水平，使得无意识目标追求的过程终止[1]。本研究主要考察个体期待的目标与消极情感联合激活对目标表征激活水平的抑制作用能否通过与目标相关的积极的学习经验得到缓解？本研究以初中生作为研究对象，选取与初中生密切相关的“学习”作为目标，采用“前测—知觉学习—后测”的范式，考察知觉学习前与知觉学习后消极情感下无意识目标表征的激活水平是否存在差异。知觉学习前测验采用以往研究中经典的实验范式，通过目标操纵任务、词汇判断任务和事后报告三个连续的任务来验证以往的研究发现，即当个体期待的目标与消极情感联合激活时，目标表征的激活水平下降。共有120名初一学生参加了本实验。在知觉学习阶段，把被试分为两组，每组60人，分别进行“兴趣定向知觉学习”和“意义定向知觉学习”，每组被试进行为期七天、每天30分钟左右的学习。知觉学习后的测验与知觉学习前测验的实验程序和设计完全相同，目的是考察“兴趣定向知觉学习”和“意义定向知觉学习”经验能否影响消极情感下无意识目标表征的激活水平，以及哪种学习经验效果更显著。知觉学习前测验结果验证了以往的研究发现，即阈下启动个体期待的目标，会使目标表征的激活水平保持到较高水平;当个体期待的目标与消极情感联合激活时，目标与消极情感间形成的联结使目标表征的激活水平降低到了基线水平（无目标启动条件）。本研究还发现，“意义定向知觉学习”经验使得个体再次进行消极情感下无意识目标追求时，使得无意识目标表征的激活水平重新恢复，缓解了消极情感对无意识目标表征激活水平的抑制作用。“兴趣定向知觉学习”并未影响消极情感下无意识目标表征的激活水平。

关键词：无意识目标表征消极情感知觉学习

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叶簇穿透雷达系统设计综述(英文)

雷达科学与技术 2012年第1期10卷 1-9,21页

作者：马克V·戴维斯 IEEE Life Fellow Prospect NY USA

叶簇穿透(FOPEN)雷达是一种用于发现和表征密集叶簇下人为目标及表征叶簇自身的技术手段。这种雷达已经在军事监视和民用地理空间成像方面得到应用。本次讲座分为三大部分:第一部分讲述FOPEN雷达的早期历史,主要讲述战场监视及叶簇穿透... 详细信息

叶簇穿透(FOPEN)雷达是一种用于发现和表征密集叶簇下人为目标及表征叶簇自身的技术手段。这种雷达已经在军事监视和民用地理空间成像方面得到应用。本次讲座分为三大部分:第一部分讲述FOPEN雷达的早期历史,主要讲述战场监视及叶簇穿透雷达的早期试验。其中,某些雷达技术的发展意义重大,支撑探测密集叶簇下面固定和移动目标的能力。这些技术中最重要的部分就是众所周知的相干雷达与数字处理技术。同样重要的是雷达穿透叶簇的量化及其散射损耗影响。第二部分重点讨论了几种军民用FOPEN合成孔径雷达系统及其研究成果。在对每种雷达系统概述过程中还通过举例说明SAR图像及其固定目标探测能力。这一部分还给出了量化极化分集在探测和表征人为和自然目标时的好处。在目标描述与降低虚警方面,极化技术的优势明显。最后讨论了超宽带和超宽角成像技术。第三部分讨论的是多模超宽带雷达最新研究及SAR和动目标显示(MTI)FOPEN系统的设计。重点是设计这些超宽带(UWB)系统的优势和困难,以及实际电磁环境下的工作情况。讲座最后两部分阐述了文献中出现的一些用于未来多模式工作的新技术:探测可辨别低速运动目标的需求;双基地SAR与固定GMTI照射波形的协同工作。

关键词：叶簇穿透雷达成像 FOPEN现象学超宽带超宽角成像目标表征动目标识别