基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法

摘要

SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳.对此在SSD网络结构的基础上引入空洞卷积(Di-lated Convolution),并组建空洞金字塔模块(Pyramid Dilated Convolution)和特征空洞金字塔模块(Feature Pyramid Dilated Convolution)融入SSD中,提升了网络浅层特征层的语义信息,提高了深层特征层的感受野和特征提取能力,构建了新型网络结构Pyramid Dilated SSD(PDSSD).实验结果表明,PDSSD在PASCAL-VOC数据集上的检测mAP(Mean Average Precision)值高达82.1％,检测精度和小目标检测能力明显高于SSD,并且网络训练速度和mAP值领先于其他主流算法.