计算机应用

作者：张诗文, 邓春华, 张俊雯

单位：1.武汉科技大学 计算机科学与技术学院, 武汉 430065；2.武汉科技大学 大数据科学与工程研究院, 武汉 430065；3.智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学), 武汉 430065

关键词：各向异性,非极大值抑制,交并比,目标检测,YOLO

基金：国家自然科学基金资助项目(61806150)

在某些固定的工业应用场景中，对目标检测算法的漏检容忍性非常低。然而，提升召回率的同时，目标周围容易规律性地产生一些无重叠的虚景框。传统的非极大值抑制（NMS）策略主要作用是抑制同一目标的多个重复检测框，无法解决上述问题。为此设计了一种各向异性NMS方法来对目标周围不同方向采取不同的抑制策略，从而有效消除规律性的虚景框。固定的工业场景中的目标形状和规律的虚景框往往具有一定关联性。为了促进各向异性NMS在不同方向的精确执行，设计了一种比例交并比（IoU）损失函数用来引导模型拟合目标的形状。此外，针对规则目标使用了一种自动标注的数据集增广方法，在降低人工标注工作量的同时扩大了数据集规模。实验结果表明，所提方法在轧辊凹槽检测数据集上的效果显著，应用于YOLO系列算法时在不降低速度的同时提升了检测精度。目前该算法已成功应用于某冷轧厂轧辊自动抓取的生产线。

来源：2022年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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