基于特征融合的目标检测算法研究

• 作者: 封靖川 李斌 胡小龙
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 目标检测 特征融合
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 114-115
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2018.12.62

摘要

近年来,深度学习在目标检测领域得到了极大的发展,但在检测精度和速度上仍有提升空间.本文针对one-stage目标检测算法对特征图的信息利用不充分的问题,提出了一种特征融合的检测模型,将CNN低层的物体位置、轮廓信息与高层语义信息融合.实验表明该模型在支持实时检测的条件下提升了检测精度,具有较大的理论和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌		144	1053	18.0	27.0
2	胡小龙		46	337	11.0	16.0
3	封靖川		2	1	1.0	1.0