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基于特征融合的SSD视觉小目标检测 被引量：12
1
作者 王冬丽 廖春江 +1 位作者 牟金震 周彦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第16期31-36,共6页
针对SSD算法在检测目标过程中对小目标检测效果差的缺陷,提出了特征融合的SSD方法。该方法充分融合深浅层特征信息以提升网络模型对小目标的检测能力,为更好地检测小目标,将先验框尺寸相对原图比列进行调整,同时对SSD模型相应超参数值... 针对SSD算法在检测目标过程中对小目标检测效果差的缺陷,提出了特征融合的SSD方法。该方法充分融合深浅层特征信息以提升网络模型对小目标的检测能力,为更好地检测小目标,将先验框尺寸相对原图比列进行调整,同时对SSD模型相应超参数值进行调整。实验结果表明,检测精度mAP较SSD提高3.4个百分点,对小目标Bottle、Chair、Plant检测精度分别提升8.7个百分点、3.4个百分点和7.1个百分点。检测精度mAP较当前一系列性能优异的目标检测算法有显著提高。通过拓展实验进一步证明改进算法成功检测到了大多数SSD算法没有检测到的小目标,提高了平均检测准确率。 展开更多
关键词 小目标检测 特征融合 SSD(Single Shot Multibox Detector) 特征增强 PASCAL voc2007
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DF-SSD:一种基于反卷积和特征融合的单阶段小目标检测算法 被引量：2
2
作者 王良玮 陈梅 +3 位作者 李晖 李焕军 施若 戴震宇 《计算机与现代化》 2021年第6期18-23,共6页
针对经典的单阶段多目标检测算法SSD对小目标物检测效果差的问题,提出DF-SSD算法,其核心技术贡献包括基于反卷积与特征融合的方法和改进后的先验框尺寸计算算法。反卷积与特征融合能够增加浅层特征层的语义信息。改进后的先验框尺寸计... 针对经典的单阶段多目标检测算法SSD对小目标物检测效果差的问题,提出DF-SSD算法,其核心技术贡献包括基于反卷积与特征融合的方法和改进后的先验框尺寸计算算法。反卷积与特征融合能够增加浅层特征层的语义信息。改进后的先验框尺寸计算引入了数据集的特点,能有效利用每一个先验框进行训练和预测。改进后的方法DF-SSD与基于SSD改进的R-SSD和RSSD模型相比,具有较高的检测准确率。同时,DF-SSD的检测时间仅是R-SSD的1/2,是DSSD的1/5。改进后的方法在VOC2007和DIOR这2个数据集上的MAP比SSD分别提升了1.4和3.6个百分点。其中ship、vehicle、windmill、cat这4类小目标的MAP分别提升了23.2、12.6、8和4.8个百分点。结果表明:DF-SSD方法有效提高了小目标物的检测正确率,并且具有较快的检测速度。 展开更多
关键词 SSD模型 反卷积 特征融合 小目标检测 PASCAL voc2007 DIOR
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基于YOLOv5改进的轻量级目标检测模型 被引量：1
3
作者 厉振坤 付芸 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2023年第6期70-76,共7页
目标检测在计算机视觉中具有广泛的应用,而YOLOv5是目标检测领域中的经典模型。然而,YOLOv5的参数量较大,不适合应用于自动驾驶等领域,因此,基于YOLOv5改进了一个轻量级的目标检测模型。首先,使用ShuffleNetv2替换了原有的CSPDarknet53... 目标检测在计算机视觉中具有广泛的应用,而YOLOv5是目标检测领域中的经典模型。然而,YOLOv5的参数量较大,不适合应用于自动驾驶等领域,因此,基于YOLOv5改进了一个轻量级的目标检测模型。首先,使用ShuffleNetv2替换了原有的CSPDarknet53主干网络,从而降低了网络计算量。其次,使用轻量级增加精度的架构Stem Block。再次,在特征提取网络的末端加入了Coordinate Attention,使其更好地聚焦图像中重要信息。最后,使用二元交叉熵损失函数,突出类别互斥的差异。实验结果表明,相比于YOLOv5方法,改进的模型mAP只降低0.08,fps达到了91。因此改进的模型在大幅度降低参数和计算量的同时,取得了理想的检测精度。 展开更多
关键词 目标检测 轻量化网络 YOLOv5 voc2007数据集
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