基于级联SSD的目标检测算法

摘要：

针对原始SSD算法对小目标检测效果差而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于级联SSD的目标检测算法.在训练时基于Focal Loss和Truncated Gradient改进分类损失函数,增强初始检测效果.在检测时设计小目标强化检测模块与SSD网络级联,单独提取小目标区域对应的高层特征来检测小目标,有效增强对小目标的检测效果.实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上,与目标检测主流算法SSD相比,具有更高的准确率,与DSSD相比,具有更好的实时性.

关键词：目标检测、级联、截断梯度法、深度学习、实时检测

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61572381、61273225

在线出版日期：2020-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3517-3524