基于异步卷积分解与分流结构的单阶段检测器

• 作者: 孟春宁 常胜江 赵蓬辉
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 卷积神经网络 异步卷积分解 分流结构 结构优化
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 2089-2098
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5117字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0564

摘要

目标检测网络SSD的多层回归特征图存在各层回归计算之间相对独立的问题,且基于SSD改进的系列算法在提高检测精度的同时难以兼顾实时性.针对上述问题,提出一种基于异步卷积分解与分流(shunt)结构的单阶段目标检测器.基于异步卷积分解算法设计了一种shunt结构,交错连接多层特征图,增强了回归计算之间的统一性与协调性.优化了原有高层主流结构,在主流结构与shunt结构中分别用最大池化和异步卷积分解2种不同的方式对特征图大小进行降维,保留空间相关信息的同时提高了特征的多样性.实验结果表明,将VOC2007trainval和VOC2012trainval中的图片统一缩小至300像素 ×300像素进行训练,提出的目标检测器在VOC2007test上进行检测时的平均精度均值可达到80.5％,检测速度超过30帧/s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常胜江	南开大学电子信息与光学工程学院现代光学研究所	80	596	15.0	19.0
2	赵蓬辉	南开大学电子信息与光学工程学院现代光学研究所	1	0	0.0	0.0
3	孟春宁	中国人民武装警察部队海警学院电子技术系	1	0	0.0	0.0