DF-SSD:一种基于反卷积和特征融合的单阶段小目标检测算法

来源 :计算机与现代化 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zgm_19780916

【摘要】

：

针对经典的单阶段多目标检测算法SSD对小目标物检测效果差的问题,提出DF-SSD算法,其核心技术贡献包括基于反卷积与特征融合的方法和改进后的先验框尺寸计算算法。反卷积与特征融合能够增加浅层特征层的语义信息。改进后的先验框尺寸计算引入了数据集的特点,能有效利用每一个先验框进行训练和预测。改进后的方法 DF-SSD与基于SSD改进的R-SSD和RSSD模型相比,具有较高的检测准确率。同时,DF-SSD

【作者】

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王良玮陈梅李晖李焕军施若戴震宇

【机构】

：

贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室（贵州大学计算机科学与技术学院）,航天江南集团有限公司,贵州联科卫信科技有限公司

【出处】

：

计算机与现代化

【发表日期】

：

2021年06期

【关键词】

：

SSD模型反卷积特征融合小目标检测 PASCAL VOC2007 DIOR

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(71964009),贵州省高层次创新型人才项目(黔财教[2018]190)。

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