特征增强的SSD算法及其在目标检测中的应用

作者：谭红臣; 李淑华; 刘彬; 刘秀平^*

来源：计算机辅助设计与图形学学报, 2019, 31(04): 573-579.

• SSD算法
• 目标检测
• 特征融合
• 网络结构

针对多尺度单发射击检测(SSD)算法不同尺度的特征层很难进行融合互补问题,提出一种特征增强的SSD(FE-SSD)算法.首先对SSD算法的金字塔特征层中,每一尺度的特征进行尺寸不变的卷积操作;然后将卷积前与卷积后的特征进行特征融合操作,进而产生一组新的金字塔特征层;最后在新产生的金字塔特征层上执行目标的检测与定位任务.在PASCALVOC2007公共数据库上进行实验,当输入图像尺寸为300×300时,检测精度(mAP)达到78.0%,检测速度(FPS)达到82.5帧/s.此外,在拓展实验中,文中算法对图像中模糊目标的检测效果也优于SSD算法.

• 单位
  大连理工大学