基于改进Mask R-CNN的牛脸目标检测算法

来源：电子测量技术杂志2023年第24期北京时间：

作者：关忠榜，杨颜博，李敏超

单位：内蒙古科技大学信息工程学院 包头 014010

摘要：针对牛脸检测时，存在的检测精度不高、牛脸较小被漏检或误检等问题，提出一种改进的Mask RCNN+MResNet模型。首先，在ResNet101网络的基础上提出一种MResNet网络，通过对ResNet101网络的改进，提高了模型检测精度。其次，对模型的RPN网络的锚框尺寸进行调整，提高了模型对较小目标的牛脸检测能力。实验结果表明，MResNet网络对牛脸检测精度相比较原始的网络模型，提高了12.6%；改进后的模型对于小目标检测能力平均精度较原始模型提高了2.4%。说明该模型能有效的实现小目标牛脸的检测，具有实际应用价值。

关键词：牛脸检测;Mask R-CNN模型;ResNet101网络;RPN网络

基金资助：内蒙古自治区自然科学基金委联合项目（2020LH06006）、内蒙古自治区科技厅（2019ZD025）、内蒙古古教育厅（0406082219）、内蒙古包头市昆区科技局科技计划（YF2021011）、内蒙古自然科学基金(2021MS06007)、科技兴蒙行动重点专项(XM2021BT12)资助