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DF-SSD:一种基于反卷积和特征融合的单阶段小目标检测算法
DF-SSD:一种基于反卷积和特征融合的单阶段小目标检测算法
作者:
王良玮
陈梅
李晖
李焕军
施若
戴震宇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
SSD模型
反卷积
特征融合
小目标检测
PASCAL VOC2007
DIOR
摘要:
针对经典的单阶段多目标检测算法SSD对小目标物检测效果差的问题,提出DF-SSD算法,其核心技术贡献包括基于反卷积与特征融合的方法和改进后的先验框尺寸计算算法.反卷积与特征融合能够增加浅层特征层的语义信息.改进后的先验框尺寸计算引入了数据集的特点,能有效利用每一个先验框进行训练和预测.改进后的方法DF-SSD与基于SSD改进的R-SSD和RSSD模型相比,具有较高的检测准确率.同时,DF-SSD的检测时间仅是R-SSD的1/2,是DSSD的1/5.改进后的方法在VOC2007和DIOR这2个数据集上的MAP比SSD分别提升了1.4和3.6个百分点.其中ship、vehicle、windmill、cat这4类小目标的MAP分别提升了23.2、12.6、8和4.8个百分点.结果表明:DF-SSD方法有效提高了小目标物的检测正确率,并且具有较快的检测速度.
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文献信息
篇名
DF-SSD:一种基于反卷积和特征融合的单阶段小目标检测算法
来源期刊
计算机与现代化
学科
关键词
SSD模型
反卷积
特征融合
小目标检测
PASCAL VOC2007
DIOR
年,卷(期)
2021,(6)
所属期刊栏目
算法设计与分析|DESIGN AND ANALYSIS OF ALGORITHM
研究方向
页码范围
18-23
页数
6页
分类号
TP301.6
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2021.06.004
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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SSD模型
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特征融合
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PASCAL VOC2007
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
主办单位:
江西省计算机学会
江西省计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2475
CN:
36-1137/TP
开本:
大16开
出版地:
南昌市井冈山大道1416号
邮发代号:
44-121
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
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