一种基于SSD改进的目标检测算法

作者：苏蒙; 李为

来源：计算机与现代化, 2020, (02): 89-93.

• 目标检测
• SSD
• 深度学习
• 卷积神经网络
• 注意力机制

SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种基于深度学习的目标检测算法,它作为当前最为主流的检测算法之一,在极大地提高检测速度的同时,还能保证一定的检测精度,但是仍难以满足实际应用的需求。本文在SSD模型的基础上,引入注意力机制,提出一种基于SSD改进的目标检测算法。注意力机制能够有效地提高卷积神经网络对图片特征的提取能力,从而进一步提高算法的检测精度。改进后的算法在Pascal VOC数据集上进行对比试验。实验结果表明,改进后的模型在Pascal VOC2007测试集上的检测精度达到78.5%mAP(mean Average Precision),比改进前提高4.2个百分点,在Pascal VOC2012测试集上的检测精度达到77.1%mAP,比改进前提高4.7个百分点。

• 单位
  华北电力大学