基于深度学习的小目标检测

作者：王芋人; 武德安^*

来源：激光杂志, 2021, 42(10): 42-46.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2021.10.042

• 目标检测
• 锚框
• GMM
• 交并比

当前目标检测器设计锚框的比例和面积,适合于大中型目标,对小目标的适应性较弱,先验锚框和标注框的交并比小,导致检测精较低,检测速度较慢。为改善这个问题,首先证明了当锚框和标注框面积和比例相同时,交并比最大,然后用GMM算法分别对小目标数据集中的标注框的宽高比和面积进行聚类,在FasterRCNN模型中设计出对标注框适应性更强的锚框。该方法在小目标数据集上验证了效果,与优化之前的Faster-RCNN模型进行测试对比,平均预测准确率m AP相比提高了3.8%,检测速度FPS是优化前的7.1倍。

• 单位
  电子科技大学