基于多尺度语义的目标检测方法

摘要：

针对基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的检测方法只关注目标的 自身信息,忽略了语义信息,限制 目标检测精度提高的问题,提出一种多尺度语义提取网络,分别提取CNN多层特征图的语义信息并融合,实现目标全局语义和局部语义的提取.在此基础上,将自身特征与语义特征融合,实现目标检测框架中自身特征和语义特征的编码.实验结果表明,该方法与原始的 目标检测网络相比,检测精度有明显提高,尤其是对混叠 目标和小目标具有良好的检测效果.

关键词：目标检测、深度学习、语义信息、卷积神经网络、多层特征融合、混叠目标、小目标

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：装发预研领域基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2024-01-30（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：252-260