基于空洞卷积和特征融合的单阶段目标检测算法 |
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作者姓名: | 李娟娟 侯志强 白玉 程环环 马素刚 余旺盛 蒲磊 |
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作者单位: | 1.西安邮电大学计算机学院,西安,710121; 2.西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室,西安,710121;3.空军工程大学信息与导航学院,西安,710077; 4.火箭军工程大学作战保障学院,西安,710025 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(62072370) |
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摘 要: | 针对SSD多尺度目标检测过程中存在的目标漏检和错检问题,提出了一种融入多维空洞卷积和多尺度特征融合的目标检测算法。在卷积神经网络输出的多尺度特征中,浅层具有更多的细节信息,深层具有更多的语义信息,根据这一特点,对浅层网络采用了3种多维空洞卷积的浅层特征增强模块,获得具有语义信息的特征图,将增强后的特征图进行下采样,融合不同层的特征;同时在深层网络引入通道注意力模块,对通道进行权重分配,抑制无用信息,提高目标的检测性能。研究结果表明:该算法在PASCAL VOC数据集上检测精度为79.7%,比SSD算法提高了2.4%;在KITTI数据集上检测精度为68.5%,比SSD算法提高了5.1%,检测速度达到了实时性的要求,有效地改善了目标的漏检和错检。
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关 键 词: | 目标检测;SSD算法;空洞卷积;特征融合 |
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