结合多特征融合与残差空洞卷积的小目标检测

摘要：

针对目标检测任务中小目标所占像素较少、特征不易提取而导致的小目标漏检问题,提出一种结合多特征融合与残差空洞卷积的小目标检测算法.以单阶段目标检测算法SSD为模型基础,建立多层特征融合模块,分别对浅层特征图和后两层特征图进行通道拼接,以深层特征来强化浅层特征,丰富浅层特征的语义信息;建立多分支残差空洞卷积模块,结合残差操作并利用不同扩张率的空洞卷积提取多尺度特征信息,增强特征表示能力,不丢失特征图的原始分辨率;利用更新后的特征来完成小目标检测.在VOC2007数据集上通过实例验证了所提算法的检测精度比SSD提高1.4％,该算法可行有效.

关键词：单阶段目标检测、小目标检测、多层特征融合、多分支残差空洞卷积、多尺度特征信息

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金F2021201012

在线出版日期：2022-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2622-2630