【摘 要】
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本文提出了一种改进SSD(Single Shot MultiBox Detection)算法的小目标场景检测算法,并且系统阐述了目标检测算法的研究现状。在SSD首创算法的网络结构基础上,引入改进特征金字塔结构SFPN融合不同层特征语义信息提高小目标检测性能,将原特征网络VggNet16替换成网络层数更深的ResNet50,加深网络结构提高整体网络性能,并且引进BN、全局平均池化等结构,加快收敛速度
【基金项目】
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宁夏高等学校科学研究项目(NGY2020009),宁夏重点研发计划(引才专项)项目(2020BEB04018),宁夏自然科学基金项目(2021AAC03096)。
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本文提出了一种改进SSD(Single Shot MultiBox Detection)算法的小目标场景检测算法,并且系统阐述了目标检测算法的研究现状。在SSD首创算法的网络结构基础上,引入改进特征金字塔结构SFPN融合不同层特征语义信息提高小目标检测性能,将原特征网络VggNet16替换成网络层数更深的ResNet50,加深网络结构提高整体网络性能,并且引进BN、全局平均池化等结构,加快收敛速度和降低参数量,提高实时性,设计得到RFG_SSD网络。结果表明,该网络的检测精度与速度都具有很好的表现,
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