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融合多维空洞卷积算子和多层次特征的深度网络检测算法 被引量：5
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作者 张新良 谢恒 +2 位作者 赵运基 王琬如 魏胜强 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期898-905,共8页
在基于深度网络的目标检测模型中,仅利用串行的卷积操作,模型会缺少描述网络不同层次的细节信息和特征图全局信息的能力,减弱小目标的检测能力,影响检测精度.基于残差网络结构,文中提出融合多维空洞卷积(MDC)算子和多层次特征的深度网... 在基于深度网络的目标检测模型中,仅利用串行的卷积操作,模型会缺少描述网络不同层次的细节信息和特征图全局信息的能力,减弱小目标的检测能力,影响检测精度.基于残差网络结构,文中提出融合多维空洞卷积(MDC)算子和多层次特征的深度网络检测算法.首先设计MDC算子,卷积核具有5种不同的感受野,可获取8种不同语义的特征图,并引入串行网络的特征提取环节,构造特征层.再通过转置卷积操作实现检测层升维,用于级联不同层次的特征层,得到检测层并保证能在最大程度上保留目标的原始特征.最后使用非极大抑制完成检测算法的构建.实验表明,文中算法有效提高目标平均检测精度和小目标的检测能力. 展开更多
关键词 多维空间卷积(mdc)算子 目标检测 转置卷积 细节信息 全局信息
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