基于多尺度语义信息融合的SSD小目标检测方法

摘要：

针对SSD目标检测算法对小目标检测精度不高的问题,提出一种多尺度特征融合的改进SSD小目标检测方法.通过在SSD特征层中增加一个特定大小的池化特征层,增强浅层网络关于小目标的位置与细节信息.在网络结构基础上引入空洞卷积与转置卷积,并将浅层网络特征图与深层网络特征图进行特征融合,在提高浅层特征层感受野的同时增强小目标信息提取能力.应用注意力机制模块提高对关键信息的检测.通过实验给出改进方法在PASCAL VOC2007数据集上的检测mAP值,经对比,对数据集中小目标的mAP值比原SSD方法提高3％.

关键词：小目标检测、SSD方法、多尺度特征融合

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：51-55