【摘 要】
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随着智能化技术的不断发展,基于深度学习的目标检测算法逐步在多个领域被广泛应用。相较于传统的算法,基于深度学习的检测算法可以处理要求更高、难度更大的图像检测任务。近些年不断出现越发复杂、丰富的应用场景,对算法实时性检测性能的要求逐渐提升。采用端对端检测形式的单阶段的检测算法因其在较少的参数计算的情况下可以有非常高的检测精度,成为了检测领域的关注热点。但是单阶段检测器同样存在一定的缺点,其对小目标的检
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随着智能化技术的不断发展,基于深度学习的目标检测算法逐步在多个领域被广泛应用。相较于传统的算法,基于深度学习的检测算法可以处理要求更高、难度更大的图像检测任务。近些年不断出现越发复杂、丰富的应用场景,对算法实时性检测性能的要求逐渐提升。采用端对端检测形式的单阶段的检测算法因其在较少的参数计算的情况下可以有非常高的检测精度,成为了检测领域的关注热点。但是单阶段检测器同样存在一定的缺点,其对小目标的检测效果比较差,经常存在对小目标错检与漏检的情况。因此如何提高单阶段检测算法对小目标的检测效果具有很重要的研究意义。为解决数据集中小目标特征相对较少导致大、小目标特征不平衡的问题,本文提出一种基于小目标特征增强的数据增强方法。首先通过本文提出的小目标截取方法从已有目标检测数据集中提取小目标图像并建立小目标数据集。随后通过改进的Cut Mix方法将小目标数据集中的图像混入到待增强数据集中实现小目标特征增强。基于小目标特征增强的数据增强方法的特点是其是一种可以越过图像维度,对图像中目标尺寸加以区分,并仅对尺度小的目标进行增强的数据增强方法。SSD算法采用浅层特征学习小目标,深层特征学习大目标的检测方式。但是由于浅层网络用于特征总结存在浅层卷积计算量不如深层特征、浅层特征单元注意力区域的收敛速度也比较慢、受梯度消失对参数更新的影响更大的问题。针对上述存在的问题,本文分别提出了SFE-SSD、ASL-SSD两种模型框架。SFE-SSD框架通过一种新的多尺度特征融合方式将浅层特征图进行增强来解决浅层网络特征总结时的卷积计算量不足的问题。ASL-SSD框架则是通过加快浅层网络参数更新的速度来提高对小目标特征的总结能力,首先通过ALAM空间注意力模块来增加注意力区域中存在目标的特征单元的特征权重并提高权重高的注意力区域的收敛速度。然后通过给浅层网络分别添加残差复用模块RM来提高浅层网络抑制梯度消失、加快浅层参数更新的能力。在NUWPU VHR-10、PASCAL VOC2007、MS COCO2014数据集上的实验分析,表明了本章增强算法与本文模型对单阶段目标检测器提升小目标的检测效果是有效的。
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