基于注意力机制和特征融合的SSD目标检测算法

• 作者: 冯娇娇 孙健 王子牛 韩毓璐 高建瓴
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 注意力机制 SSD算法 全局平均池化 特征融合 PASCALVOC数据集
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 205-210
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4052字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.02.045

摘要

为提高SSD算法对于小目标的检测能力和定位能力,本文提出一种引入注意力机制和特征融合的SSD算法.该算法在原始SSD模型的基础上,通过将全局池化操作作用于高层的不同尺度的特征图上,结合注意力机制筛选出需要保留的信息.为提高对小目标的检测精度,本文引入反卷积和特征融合的方式,提高对小目标的检测能力.通过在PASCAL VOC数据集上的实验表明,该算法有效的提升了对小目标识别的准确率,改善了漏检的情况,大幅度提升了检测精度和算法的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王子牛	贵州大学大数据与信息工程学院	38	169	7.0	11.0
2	高建瓴	贵州大学大数据与信息工程学院	39	126	7.0	9.0
3	孙健	贵州大学大数据与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
4	韩毓璐	贵州大学大数据与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
5	冯娇娇	贵州大学大数据与信息工程学院	2	0	0.0	0.0