一种应用于光遗传激光投影系统的目标检测算法

史再峰; 叶鹏; 孙诚; 罗韬; 王汉杰; 潘惠卓

doi:doi:10.3788/LOP57.061503

激光与光电子学进展, 2020, 57 (6): 061503, 网络出版: 2020-03-06

一种应用于光遗传激光投影系统的目标检测算法下载： 924次

Object Detection Algorithm Applied to Optical Genetic Laser Projection System

史再峰 ^1,*叶鹏 ¹孙诚 ¹罗韬 ²王汉杰 ³潘惠卓 ³

作者单位

¹ 天津大学微电子学院, 天津 300072

² 天津大学智能与计算学部, 天津 300072

³ 天津大学生命科学学院, 天津 300072

图 & 表

图 1. 激光投影系统示意图

Fig. 1. Schematic of the laser projection system

下载图片查看原文

图 2. 网络结构图

Fig. 2. Network structure diagram

下载图片查看原文

图 3. 分组卷积。(a)操作流程;(b)通道混洗

Fig. 3. Packet convolution. (a) Operation flow; (b) channel shuffle

下载图片查看原文

图 4. 部分小鼠图像数据集图片

Fig. 4. Part of the mouse image dataset

下载图片查看原文

图 5. 不同γ和α_t值下的mAP

Fig. 5. mAP at different γ and α_t values

下载图片查看原文

图 6. 不同算法在小鼠图像数据集上的召回率与准确率结果曲线

Fig. 6. Recall and precision results of different algorithms on mouse image dataset

下载图片查看原文

图 7. 不同算法的小鼠图像检测对比。(a)(e) Faster RCNN;(b)(f) SSD;(c)(g) YOLOv3;(d)(h)改进型YOLOv3

Fig. 7. Comparison of mouse image detection with different algorithms. (a)(e) Faster RCNN; (b)(f) SSD; (c)(g) YOLOv3; (d)(h) proposed YOLOv3

下载图片查看原文

表 1不同算法的精度与速度结果

Table1. mAP and speed results of different algorithms

Method	PASCAL VOC2007		Mouse image dataset
Method	mAP /%	Speed /ms	mAP /%	Speed /ms
Faster RCNN^[7]	73.2	200	91.4	208
SSD^[9]	74.3	61	79.3	64
YOLOv3^[12]	79.2	29	88.4	32
YOLOv3 (proposed)	79.8	25	90.3	26

查看原文

史再峰, 叶鹏, 孙诚, 罗韬, 王汉杰, 潘惠卓. 一种应用于光遗传激光投影系统的目标检测算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(6): 061503. Zaifeng Shi, Peng Ye, Cheng Sun, Tao Luo, Hanjie Wang, Huizhuo Pan. Object Detection Algorithm Applied to Optical Genetic Laser Projection System[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(6): 061503.

一种应用于光遗传激光投影系统的目标检测算法下载： 924次

图 1. 激光投影系统示意图

Fig. 1. Schematic of the laser projection system

图 2. 网络结构图

Fig. 2. Network structure diagram

图 3. 分组卷积。(a)操作流程;(b)通道混洗

Fig. 3. Packet convolution. (a) Operation flow; (b) channel shuffle

图 4. 部分小鼠图像数据集图片

Fig. 4. Part of the mouse image dataset

图 5. 不同γ和α_t值下的mAP

Fig. 5. mAP at different γ and α_t values

图 6. 不同算法在小鼠图像数据集上的召回率与准确率结果曲线

Fig. 6. Recall and precision results of different algorithms on mouse image dataset

图 7. 不同算法的小鼠图像检测对比。(a)(e) Faster RCNN;(b)(f) SSD;(c)(g) YOLOv3;(d)(h)改进型YOLOv3

Fig. 7. Comparison of mouse image detection with different algorithms. (a)(e) Faster RCNN; (b)(f) SSD; (c)(g) YOLOv3; (d)(h) proposed YOLOv3

表 1不同算法的精度与速度结果

Table1. mAP and speed results of different algorithms

关于本站 Cookie 的使用提示

全站搜索

一种应用于光遗传激光投影系统的目标检测算法 下载： 924次

图 1. 激光投影系统示意图

Fig. 1. Schematic of the laser projection system

图 2. 网络结构图

Fig. 2. Network structure diagram

图 3. 分组卷积。(a)操作流程;(b)通道混洗

Fig. 3. Packet convolution. (a) Operation flow; (b) channel shuffle

图 4. 部分小鼠图像数据集图片

Fig. 4. Part of the mouse image dataset

图 5. 不同γ和αt值下的mAP

Fig. 5. mAP at different γ and αt values

图 6. 不同算法在小鼠图像数据集上的召回率与准确率结果曲线

Fig. 6. Recall and precision results of different algorithms on mouse image dataset

图 7. 不同算法的小鼠图像检测对比。(a)(e) Faster RCNN;(b)(f) SSD;(c)(g) YOLOv3;(d)(h)改进型YOLOv3

Fig. 7. Comparison of mouse image detection with different algorithms. (a)(e) Faster RCNN; (b)(f) SSD; (c)(g) YOLOv3; (d)(h) proposed YOLOv3

表 1不同算法的精度与速度结果

Table1. mAP and speed results of different algorithms

相关论文

相关资讯

关于本站 Cookie 的使用提示

全站搜索

一种应用于光遗传激光投影系统的目标检测算法下载： 924次

图 5. 不同γ和α_t值下的mAP

Fig. 5. mAP at different γ and α_t values