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基于级联SSD的目标检测算法

         

摘要

针对原始SSD算法对小目标检测效果差而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于级联SSD的目标检测算法.在训练时基于Focal Loss和Truncated Gradient改进分类损失函数,增强初始检测效果.在检测时设计小目标强化检测模块与SSD网络级联,单独提取小目标区域对应的高层特征来检测小目标,有效增强对小目标的检测效果.实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上,与目标检测主流算法SSD相比,具有更高的准确率,与DSSD相比,具有更好的实时性.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与设计》 |2020年第12期|3517-3524|共8页
  • 作者

    雷华迪; 陈东方; 王晓峰;

  • 作者单位

    武汉科技大学 计算机科学与技术学院 湖北 武汉 430065;

    武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室 湖北 武汉 430065;

    武汉科技大学 计算机科学与技术学院 湖北 武汉 430065;

    武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室 湖北 武汉 430065;

    武汉科技大学 计算机科学与技术学院 湖北 武汉 430065;

    武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室 湖北 武汉 430065;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 模式识别与装置;
  • 关键词

    目标检测; 级联; 截断梯度法; 深度学习; 实时检测;

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