基于轻量级网络的装甲目标快速检测

摘要

针对战场环境下装甲目标的检测任务,提出一种基于轻量级网络的快速检测方法.首先以轻量级卷积神经网络MobileNet 作为骨架网络,构建一个多尺度的单步检测网络;然后针对装甲目标的尺寸分布情况使用分辨率更高的卷积特征图,并在每个检测单元上新加入一个残差模块,增强了对小尺度目标的检测能力;最后引入focal-loss损失来替代传统的交叉熵损失函数,有效地克服了训练过程中存在的正负样本分布极度不平衡的问题.针对装甲目标构建了专用的目标检测数据集,并在该数据集上对几种目前主流的单步检测方法进行了训练和测试,实验结果表明,该方法在检测精度、模型容量以及运行速度上均取得了较好的效果,对于无人机等小型移动侦查平台具备良好的适用性.