【摘 要】
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针对深度学习目标检测算法尺度不变性较差的问题,基于特征金字塔(FPN)算法增加了图像特征增强分支与自注意力网络分支,提出了S-FPN算法结构。在FPN浅层特征中,融合多尺度卷积特征,设计了特征增强网络(FSN),突出浅层小尺度目标的特征。为消除多层特征语义不相容的问题,提出了flexweight自注意力分支,采用softmax回归自适应地为FPN各层分配权重。结果表明,在不增加训练时间基础上,改进
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针对深度学习目标检测算法尺度不变性较差的问题,基于特征金字塔(FPN)算法增加了图像特征增强分支与自注意力网络分支,提出了S-FPN算法结构。在FPN浅层特征中,融合多尺度卷积特征,设计了特征增强网络(FSN),突出浅层小尺度目标的特征。为消除多层特征语义不相容的问题,提出了flexweight自注意力分支,采用softmax回归自适应地为FPN各层分配权重。结果表明,在不增加训练时间基础上,改进S-FPN算法在VOC数据集上平均检测精度(mAP)达到80.3%,可提升网络的尺度不变性,具有良好的泛化性。
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