【摘 要】
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目标检测是视觉图像领域的一项热门技术,也是计算机视觉任务的基础性算法,在语义分割、实例分割、目标跟踪等高级视觉任务中发挥着至关重要的作用.本文通过对CNN中的特征层级以及Mask R-CNN、SSD算法的分析,发现低层特征分辨率高但语义性较弱,高层特征语义性强但分辨率较低的问题.针对上述问题,本文在Mask R-CNN和SSD算法上做了以下工作:（1）在Mask R-CNN算法的基础上,提出了一种
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目标检测是视觉图像领域的一项热门技术,也是计算机视觉任务的基础性算法,在语义分割、实例分割、目标跟踪等高级视觉任务中发挥着至关重要的作用.本文通过对CNN中的特征层级以及Mask R-CNN、SSD算法的分析,发现低层特征分辨率高但语义性较弱,高层特征语义性强但分辨率较低的问题.针对上述问题,本文在Mask R-CNN和SSD算法上做了以下工作:（1）在Mask R-CNN算法的基础上,提出了一种二次特征融合的CNN结构.将过渡特征中语义信息丰富的低层特征补充到高层特征中.除此之外,该算法还采用了转置卷积的上采样方式代替原始的双线性插值方法,使得网络的上采样过程中有参数可以被网络学习.最终,使用了转置卷积的平均精度AP获得了34.7%,相比于使用双线性插值的方法提高了1.8%,整体模型算法在COCO数据集上AP、AP50、AP75分别达到了35.3%、57.5%、36.6%.与Mask R-CNN算法相比,分别提升了2.4%、3.7%、2.4%,同时在小目标的检测上APS达到了20.4%,相比于Mask R-CNN算法提升了3.5%.实验结果表明在Mask R-CNN算法的基础上进行二次特征融合主要提升了小目标的检测精度,该算法弥补了特征提取过程中特征之间相关性的损失,融合了各层级中丰富有用的信息,使得网络更具有表征能力.（2）在SSD算法特征提取的过程中,由于该网络直接检测多尺度特征缺少信息融合,导致特征之间相关性丢失,特征图表征能力较弱,不利于小目标的检测.因此在SSD算法的基础上,采用特征金字塔的自顶向下的融合方式,对相邻的特征图进行融合,同时借鉴RFBNet的多分支空洞卷积的思想,引入特征增强模块,压缩特征图的通道数,减少计算量.最终在COCO的数据集上评价指标平均精度AP、AP50、AP75上精度值分别取得了32.2%、50.7%、32.8%,相比于SSD算法有着明显的提升,其中小目标的检测相比于RFBNet算法提升了2.2%,实验结果表明改进后的算法检测效果优于SSD和RFBNet,进行特征融合对改善小目标的检测有显著的效果.
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