基于Bi-SSD的小目标检测算法

作者：汪能; 胡君红; 刘瑞康; 范良辰

来源：计算机系统应用, 2020, 29(11): 139-144.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.007607

• 小目标检测
• 特征融合
• 多尺度检测
• 深度学习
• 卷积神经网络

针对目前目标检测技术中小目标检测困难问题,提出了一种基于SSD (Single Shot multibox Detector)改进的小目标检测算法Bi-SSD (Bi-directional Single Shot multibox Detector).该算法为SSD的浅层特征设计了小目标特征提升模块,在网络的分类和回归部分结合多尺度特征融合方法和BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network)结构,设计了6尺度BiFPN分类回归子网络.实验结果表明,在PASCAL VOC和MS COCO目标检测数据集上Bi-SSD相比原始的SSD算法有更好的检测性能.其中VOC2007+2012上Bi-SSD算法的mAP指标达到了78.47%相较SSD算法提升了1.34%,在COCO2017上Bi-SSD算法的m AP达到26.4%提升了接近2.4%.

• 单位
  华中师范大学