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题名多尺度语义信息融合的目标检测
被引量：14
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作者
陈鸿坤
罗会兰
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期2087-2095,共9页
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基金
国家自然科学基金(61862031,61462035)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ200859,GJJ200884)
江西省赣州市“科技创新人才计划”项目。
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文摘
针对当前目标检测算法对小目标及密集目标检测效果差的问题,该文在融合多种特征和增强浅层特征表征能力的基础上提出了浅层特征增强网络(SEFN),首先将特征提取网络VGG16中Conv4_3层和Conv5_3层提取的特征进行融合形成基础融合特征;然后将基础融合特征输入到小型的多尺度语义信息融合模块中,得到具有丰富上下文信息和空间细节信息的语义特征,同时把语义特征和基础融合特征经过特征重利用模块获得浅层增强特征;最后基于浅层增强特征进行一系列卷积获取多个不同尺度的特征,并输入各检测分支进行检测,利用非极大值抑制算法实现最终的检测结果。在PASCAL VOC2007和MS COCO2014数据集上进行测试,模型的平均精度均值分别为81.2%和33.7%,相对于经典的单极多盒检测器(SSD)算法,分别提高了2.7%和4.9%;此外,该文方法在检测小目标和密集目标场景上,检测精度和召回率都有显著提升。实验结果表明该文算法采用特征金字塔结构增强了浅层特征的语义信息,并利用特征重利用模块有效保留了浅层的细节信息用于检测,增强了模型对小目标和密集目标的检测效果。
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关键词
目标检测
特征金字塔
特征融合
通道注意力
单极多盒检测器模型
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Keywords
Object detection
Feature pyramid
Feature fusion
Channel attention
Single Shot multibox Detector(SSD)model
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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