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基于一阶段目标检测网络头部算法研究 被引量：1
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作者 肖贵明 丁德锐 +1 位作者 梁伟 魏国亮 《智能计算机与应用》 2022年第11期78-86,共9页
目标检测的网络框架对目标检测结果影响极大,其中网络头部的研究是网络框架改进的重点之一。本文针对一阶段目标检测的网络头部进行改进。通过对当前两阶段网络头部的研究与一阶段网络框架RetinaNet头部热力图的输出进行分析,在一阶段... 目标检测的网络框架对目标检测结果影响极大,其中网络头部的研究是网络框架改进的重点之一。本文针对一阶段目标检测的网络头部进行改进。通过对当前两阶段网络头部的研究与一阶段网络框架RetinaNet头部热力图的输出进行分析,在一阶段网络头部创新性地引入池化层模块、提出双分类头模块、使用2个网络头部权重自适应分配结合的方法。本文使用RetinaNet作为baseline、VOC0712和MS COCO2017数据集作为实验数据集,最终在VOC0712上mAP达到了80.8%,相比于baseline提高了3.5%,在MS COCO2017测试集上mAP达到了40.2%,相比于RetinaNet提高了1.1%,使用多尺度后mAP达到了41.7%,提高了2.4%。 展开更多
关键词 目标检测 BASELINE VOC0712 MS COCO2017 RetinaNet 双分类头 热力图 MAP
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