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近年来目标检测技术在计算机视觉领域取得极大的突破和应用。但是,当检测的物体较小时,由于其在图片中所占的像素较小,使得其在特征提取过程中发生特征信息丢失。针对这种的问题,提出一种基于SSD模型的改进模型-等级SSD模型。等级SSD通过引入Conv-LSTM,将高特征信息与低特征信息层分开,使得小目标特征信息得到充分利用。实验结果表明:相比于传统的目标检测算法,提出的等级SSD方法有效降低了误检率,提高了环境适应性,准确率提高了8%,召回率提高了12%。