基于改进多级特征金字塔的陆战场目标检测算法

• 作者: 乔梦雨 吴娇 王鹏 贺咪咪
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 多层次特征金字塔 目标检测 通道混洗
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 155-161
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.10.025

摘要

在实际陆战场环境中,常常因为所检测的实际目标(如坦克、火炮、单兵等)存在多尺度识别率低、正负样本不均衡的难题,导致无法准确实时地实现陆战场目标检测.虽然现有的One-stage检测器提高了一定的速率但是不能满足准确率的要求.为此提出一种基于改进的多层次特征金字塔网络(I-MLFPN)的陆战场目标检测算法,在提高识别精度的同时提升检测速度.以目标检测框架SSD为基础,提出改进的多层次特征金字塔网络(I-MLFPN)来构建更有效的特征金字塔,用于检测不同尺度的对象;采用Focal loss损失函数,解决因正负样本不均衡带来低准确率的问题.该算法将目标检测速度提高到24.8帧/s,目标检测准确率提高了7％,达到69.3％,有效解决了检测速度与准确率兼得的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏		139	401	10.0	16.0
2	乔梦雨		3	0	0.0	0.0
3	吴娇		2	0	0.0	0.0
4	贺咪咪		1	0	0.0	0.0