基于局部注意的快速视频目标检测方法

作者：史钰祜; 张起贵

来源：计算机工程, 2022, 48(05): 314-320.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0061362

• 视频目标检测
• 局部注意
• 特征传播
• 深度可分离卷积
• 动态分配
• 异步检测

视频目标检测是对视频内的目标进行准确分类与定位。现有基于深度学习的视频目标检测方法通过光流传播特征，不仅存在模型参数量大的问题，而且直接将光流应用于高层特征难以建立准确的空间对应关系。提出一种轻量级的视频目标检测方法。通过设计一种特征传播模型，在不同帧的局部区域内将高层特征从关键帧传播到非关键帧，并将有限的计算资源分配给关键帧，以加快检测速度。构建动态分配关键帧模块，根据目标运动速度动态地调整关键帧选择间隔，以减少计算量并提高检测精度。在此基础上，为进一步降低最大延迟，提出异步检测模式，使得特征传播模型和关键帧选择模块协同工作。实验结果表明，该方法的检测速度和最大延迟分别为31.8frame/s和31 ms，与基于内存增强的全局-局部聚合方法相比，其在保证检测精度的前提下，具有较快的检测速度，并且实现实时在线的视频目标检测。

• 单位
  太原理工大学