【摘 要】
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针对无人车在行驶过程中难以准确识别目标的问题,提出一种基于多尺度特征融合与自注意力机制的SSD目标检测算法。引入注意力机制,在SSD网络的特征提取阶段增加注意力模块ULASM处理有效特征图;设计多尺度特征融合模块,对高层特征图进行反卷积操作,提高特征图的尺寸;将底层特征图与反卷积后的高层特征图融合,丰富其语义信息。在数据集KITTI中测试的结果表明,改进后的算法检测精度提升了3.8%,能有效检测出
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61971048,61771059)。
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针对无人车在行驶过程中难以准确识别目标的问题,提出一种基于多尺度特征融合与自注意力机制的SSD目标检测算法。引入注意力机制,在SSD网络的特征提取阶段增加注意力模块ULASM处理有效特征图;设计多尺度特征融合模块,对高层特征图进行反卷积操作,提高特征图的尺寸;将底层特征图与反卷积后的高层特征图融合,丰富其语义信息。在数据集KITTI中测试的结果表明,改进后的算法检测精度提升了3.8%,能有效检测出原算法忽略的目标。
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