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改进的SSD算法及其在目标检测中的应用 被引量：8
1
作者 张震 李孟洲 +1 位作者 李浩方 马军强 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第9期226-231,共6页
针对以R-CNN展开的目标检测速度慢,传统的SSD算法在检测小目标精度不高的问题,提出一种改进的SSD算法。该算法提出轻量级网络融合+层级特征融合构建新的金字塔特征层来解决SSD对小目标识别率低的问题。将卷积前后的特征进行轻量级网络融... 针对以R-CNN展开的目标检测速度慢,传统的SSD算法在检测小目标精度不高的问题,提出一种改进的SSD算法。该算法提出轻量级网络融合+层级特征融合构建新的金字塔特征层来解决SSD对小目标识别率低的问题。将卷积前后的特征进行轻量级网络融合,形成新的金字塔特征层,对形成的特征层进行层级特征融合,形成最终的金字塔特征层,在最终的金字塔特征层上执行目标检测任务。在PASCAL-VOC2007的训练集和验证集上训练该算法,并在VOC2007测试集上测试该算法对小目标检测的有效性,检测速度达到81.5帧/s,与传统SSD算法相比,mAP提升了0.078。 展开更多
关键词 SSD算法 特征融合 金字塔特征层 目标检测
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改进ResNet50和FPN的多尺度目标检测算法研究
2
作者 郭宝鑫 谢晓尧 刘嵩 《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期94-101,126,共9页
针对ResNet50和FPN结构无法将浅层的细节信息和深层的语义信息充分融合利用等问题,提出了一种改进ResNet50和FPN结构的算法,在ResNet50网络结构不同层次中引入了改进的通道和空间注意力模块,充分利用不同特征层的细节信息和语义信息。此... 针对ResNet50和FPN结构无法将浅层的细节信息和深层的语义信息充分融合利用等问题,提出了一种改进ResNet50和FPN结构的算法,在ResNet50网络结构不同层次中引入了改进的通道和空间注意力模块,充分利用不同特征层的细节信息和语义信息。此外,在FPN结构中,为了能让浅层特征层更好的利用深层特征层的语义信息,在FPN自上而下的路径中,不同特征层之间增加了旁路来加强特征的重用。实验结果表明,在MS COCO数据集训练以后在PASCAL VOC 2012测试的均值平均精度(mAP)达到了83.2%,提升了2.7%,在MS COCO数据集上的mAP提升了1.5%,具有不错的检测性能。 展开更多
关键词 注意力机制 特征金字塔 特征重用 特征融合 特征层信息
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改进SSD算法及其在地铁安检中的应用 被引量：4
3
作者 张震 李孟洲 +1 位作者 李浩方 马军强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期314-320,共7页
针对传统SSD算法在检测小目标时容易漏检且检测精度不高的问题,提出一种改进算法。对SSD算法中各尺度特征进行尺寸大小不变的卷积操作,将卷积前后对应的特征进行轻量级网络融合,从而生成新的金字塔特征层,并加入基于残差模块的检测单元... 针对传统SSD算法在检测小目标时容易漏检且检测精度不高的问题,提出一种改进算法。对SSD算法中各尺度特征进行尺寸大小不变的卷积操作,将卷积前后对应的特征进行轻量级网络融合,从而生成新的金字塔特征层,并加入基于残差模块的检测单元避免增加网络模型容量和运算复杂度,同时增强对小尺度目标的检测能力。基于PASCAL-VOC2007小目标数据集的实验结果表明,与传统SSD、YOLOv3、Faster RCNN等算法相比,在PASCAL-VOC2007小目标数据集中,该算法的m AP指标较传统SSD算法提高8.5%,较Faster RCNN算法提高3.9%,较YOLOv3提高2%,FPS达到83 frame/s,其检测地铁安检图片的m AP达到77.8%。 展开更多
关键词 SSD算法 网络融合 金字塔特征层 残差模块 检测单元 目标检测
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