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基於有效感受野理論的目標檢測演算法研究與應用

  • 作者：王琦進|責編:胡碩豐
  • 出版社：中國科大
  • ISBN：9787312064876
  • 出版日期：2025/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：101
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    目標檢測作為電腦視覺領域的一個基礎性研究課題，主要涉及對目標進行分類和定位，在工業缺陷檢測、醫療診斷、農業病蟲害識別等多個實際場景中具有廣泛應用。然而，複雜場景下目標尺度差異大、背景干擾強、樣本不均衡和特定領域數據匱乏等問題，嚴重制約了目標檢測演算法的精度與泛化能力。本書從有效感受野、特徵編碼、樣本匹配和特定領域數據集構建等方面入手，針對上述問題展開研究，探索基於感受野理論的目標檢測演算法，並提出更加有效的農業病蟲害檢測方案。
    本書適合電腦視覺與圖像處理相關領域的專業人員和研究生閱讀、參考。
作者介紹
王琦進|責編:胡碩豐
    王琦進，博士，安徽新華學院教授、博士生導師、副校長，安徽省教學名師，安徽省督學，中國電腦學會合肥會員中心執行委員。主持安徽省高校學科拔尖人才項目、安徽省自然科學重點研究項目、安徽省優秀青年人才基金重點項目等5項。獲安徽省教學成果獎4項，其中特等獎1項、二等獎1項、三等獎2項。發表學術論文30余篇。已獲授權國家發明專利3項、實用新型專利8項。
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  研究背景和意義
  1.2  目標檢測演算法研究現狀
    1.2.1  傳統目標檢測技術
    1.2.2  目標檢測技術的發展
    1.2.3  通用目標檢測方法
    1.2.4  存在的問題與挑戰
  1.3  本書的主要研究工作
    1.3.1  構建基於有效感受野的訓練樣本濾波演算法
    1.3.2  構建融合全局表示和局部特徵的編碼演算法
    1.3.3  構建基於有效感受野的動態樣本選擇策略
    1.3.4  構建標準化的農業病蟲害數據集
    1.3.5  本書的內容結構
第2章  基礎理論與方法
  2.1  深度神經網路
    2.1.1  卷積神經網路
    2.1.2  深度自注意力變換網路
    2.1.3  深度神經網路的組成
    2.1.4  骨幹網路
    2.1.5  編碼器
    2.1.6  損失函數
  2.2  神經網路感受野
    2.2.1  生物感受野
    2.2.2  理論感受野
    2.2.3  有效感受野
  2.3  目標檢測數據集
    2.3.1  通用目標檢測數據集
    2.3.2  農業病蟲害數據集
第3章  基於有效感受野增強表示學習的目標檢測演算法
  3.1  研究背景和思路
  3.2  基於有效感受野的目標檢測演算法
    3.2.1  RF和eRF在頂層特徵圖中的定義
    3.2.2  eRPN
    3.2.3  eRPN w FPN
    3.2.4  基於eRF的樣本選擇策略
    3.2.5  損失函數
  3.3  實驗結果與分析
    3.3.1  實驗描述
    3.3.2  Pascal VOC數據集上的實驗
    3.3.3  MS COCO數據集上的實驗
    3.3.4  有效性評估
第4章  基於有效感受野與多入單出編碼的目標檢測演算法
  4.1  研究背景和思路
  4.2  M2YOLOF組件
    4.2.1  注意力編碼演算法組件
    4.2.2  eRFOTA匹配
    4.2.3  M2YOLOF訓練流程
  4.3  實驗結果與分析
    4.3.1  實驗細節

    4.3.2  與其他方法的比較
    4.3.3  消融實驗
    4.3.4  損失分析
    4.3.5  誤差分析
第5章  農業病蟲害目標檢測應用
  5.1  研究背景與思路
  5.2  農業病蟲害數據集Pest24的構建
  5.3  Pest24數據集屬性分析
    5.3.1  複雜背景
    5.3.2  物體重疊或粘連
    5.3.3  目標和背景的顏色差異
    5.3.4  害蟲類別和目標數量分佈
    5.3.5  目標尺度
    5.3.6  目標相似度
  5.4  實驗結果與分析
    5.4.1  SOTA方法在Pest24數據集上的性能對比
    5.4.2  Pest24數據集下的類別屬性分析
第6章  結論與展望
  6.1  研究總結
  6.2  不足與展望
參考文獻

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