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题名结合多特征融合与残差空洞卷积的小目标检测
被引量：6
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作者
尹群杰
杨文柱
冉梦影
宋姝洁
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机构
河北大学网络空间安全与计算机学院
河北大学机器视觉工程研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第9期2622-2630,共9页
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基金
河北省自然科学基金项目(F2021201012)。
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文摘
针对目标检测任务中小目标所占像素较少、特征不易提取而导致的小目标漏检问题,提出一种结合多特征融合与残差空洞卷积的小目标检测算法。以单阶段目标检测算法SSD为模型基础,建立多层特征融合模块,分别对浅层特征图和后两层特征图进行通道拼接,以深层特征来强化浅层特征,丰富浅层特征的语义信息;建立多分支残差空洞卷积模块,结合残差操作并利用不同扩张率的空洞卷积提取多尺度特征信息,增强特征表示能力,不丢失特征图的原始分辨率;利用更新后的特征来完成小目标检测。在VOC2007数据集上通过实例验证了所提算法的检测精度比SSD提高1.4%,该算法可行有效。
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关键词
单阶段目标检测
小目标检测
多层特征融合
多分支残差空洞卷积
多尺度特征信息
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Keywords
single-stage object detection
small object detection
multi-layer feature fusion
multi-branch residual dilated convolution
multi-scale feature information
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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