基于全局信息的目标检测标签分配方法

作者：张培培; 吕震宇^*

来源：哈尔滨理工大学学报, 2022, 27(04): 32-38.

DOI：10.15938/j.jhust.2022.04.005

• 目标检测
• 标签分配
• 指派模型
• 深度学习

随着深度学习框架的发展，新的目标检测算法也不断被提出，如一阶段、二阶段检测模型等，它们很好地提高了检测速度、解决了不同尺度目标检测的问题，但对于交叠、遮挡等问题，仍没能很好地解决。造成该问题的原因之一就在于模型训练期间，标签分配工作没有做好。针对该问题，提出基于全局信息的目标检测标签分配方法，该方法在模型训练阶段，利用指派方法，根据损失函数，建立全局最优的标签分配数学模型，给出了该模型与其他目标检测模型的融合方式，以及该方法在目标检测过程中所起到的作用。将该模型与常规的目标检测模型相融合，进行目标检测，实验结果表明，在有交叠、遮挡等复杂检测场景下，融合该方法的检测模型，其精确率均优于没有使用该方法的模型。

• 单位
  华北理工大学