7、多阶段多头时间卷积网络与密集物体异常实时视觉检测技术解析

多阶段多头时间卷积网络与密集物体异常实时视觉检测技术解析

在当今的人工智能和机器人技术领域，时间动作分割以及工业生产线上密集物体的实时检测是两个备受关注的重要方向。本文将深入探讨多阶段多头时间卷积网络（MS - MH - TCN）在时间动作分割任务中的应用，以及基于改进YOLOv5的实时视觉检测方法在工业生产线上的实践。

MS - MH - TCN模型与时间动作分割

在时间动作分割任务中，MS - MH - TCN模型展现出了卓越的性能。为了训练这个模型，采用了分类损失和分段平滑损失相结合的方式。

分类损失使用交叉熵损失函数，公式如下：
[L_{cls} = \frac{1}{T} \sum_{t} - \log(y_{t,c})]
其中，(y_{t,c}) 是在时间 (t) 对于真实标签 (c) 的预测概率。为了进一步提高预测质量，引入了分段平滑损失来减少过分割错误。单阶段的最终损失函数是上述两种损失的组合：
[L_{s} = L_{cls} + \beta L_{S - MSE}]
这里，(\beta) 是一个模型超参数，用于确定不同损失的贡献。而训练完整模型时，需要最小化所有阶段的损失之和：
[L = \sum_{s} L_{s}]

实验设置

在实验中，MS - MH - TCN的每个阶段都包含十个扩张卷积层，每层之后以0.5的概率使用Dropout。模型所有层的滤波器数量设置为64，滤波器大小为3。使用Adam优化器，学习率为0.0005。评估模型使用具有挑战性的50Salads数据集，该数据集包含50个视频，涵盖17个动作类别。视频从顶视图录制，平均每个视频包含20个动作实例，