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基于卷积神经网络轻量化的改进SSD异纤检测方法
1
作者 胡胜 王紫悦 +3 位作者 张守京 李博豪 赵小惠 刘文慧 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期171-181,共11页
精准检测棉花中混杂的小型异纤是保障纱线与织物质量的基础和关键。针对现有算法在棉花小型异纤检测中存在的漏检率高、网络结构复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络轻量化的改进单步多框检测器(SSD)的棉花异纤检测方法。首先,通过引... 精准检测棉花中混杂的小型异纤是保障纱线与织物质量的基础和关键。针对现有算法在棉花小型异纤检测中存在的漏检率高、网络结构复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络轻量化的改进单步多框检测器(SSD)的棉花异纤检测方法。首先,通过引入深度可分离卷积、倒残差结构等创新性设计,将SSD算法中原有骨干特征提取网络VGGNet16替换为MobileNetv2网络;然后,对于SSD算法中生成的候选框尺寸与棉花异纤大小不匹配导致棉花背景占比过高,从而引起正负样本不均衡的问题,采用K-means++算法对棉花异纤尺寸进行聚类分析,根据聚类结果修正候选框尺寸。通过算例进行验证,结果显示所提方法在实现模型轻量化的同时有效提升了异纤检测效果和计算效率。 展开更多
关键词 异纤检测 改进ssd 卷积神经网络 K-means++聚类 轻量化
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基于SSD与图像变换的镜下矿物光片智能识别
2
作者 侯振隆 申晋容 +1 位作者 魏继康 赵文天 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期131-137,154,共8页
在矿物识别中,当识别伴生矿物时,有时会产生漏判、误判.为了解决上述问题,开展了显微镜下矿物的智能化识别方法研究.首先,改进了SSD网络并结合图像变换构建了一种智能识别方法;其次,将该方法应用于中国辽宁省某铁矿光片的显微镜下矿物图... 在矿物识别中,当识别伴生矿物时,有时会产生漏判、误判.为了解决上述问题,开展了显微镜下矿物的智能化识别方法研究.首先,改进了SSD网络并结合图像变换构建了一种智能识别方法;其次,将该方法应用于中国辽宁省某铁矿光片的显微镜下矿物图像,通过试验证明了方法的准确性;最后,确定了学习率、批量尺寸对损失函数的影响,使用梯度下降法进一步提高了识别精度.在试验中,识别精度超过90%,最高可达100%,损失函数值最小值约为0.008.结果表明,提出的方法具有较强的矿物识别能力. 展开更多
关键词 矿物识别 深度学习 ssd 图像变换 矿物含量估算
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基于特征融合的SSD视觉小目标检测 被引量：12
3
作者 王冬丽 廖春江 +1 位作者 牟金震 周彦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第16期31-36,共6页
针对SSD算法在检测目标过程中对小目标检测效果差的缺陷,提出了特征融合的SSD方法。该方法充分融合深浅层特征信息以提升网络模型对小目标的检测能力,为更好地检测小目标,将先验框尺寸相对原图比列进行调整,同时对SSD模型相应超参数值... 针对SSD算法在检测目标过程中对小目标检测效果差的缺陷,提出了特征融合的SSD方法。该方法充分融合深浅层特征信息以提升网络模型对小目标的检测能力,为更好地检测小目标,将先验框尺寸相对原图比列进行调整,同时对SSD模型相应超参数值进行调整。实验结果表明,检测精度mAP较SSD提高3.4个百分点,对小目标Bottle、Chair、Plant检测精度分别提升8.7个百分点、3.4个百分点和7.1个百分点。检测精度mAP较当前一系列性能优异的目标检测算法有显著提高。通过拓展实验进一步证明改进算法成功检测到了大多数SSD算法没有检测到的小目标,提高了平均检测准确率。 展开更多
关键词 小目标检测 特征融合 ssd(single shot multibox detector) 特征增强 PASCAL VOC2007
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基于SSD网络模型的多目标检测算法 被引量：15
4
作者 蔡汉明 赵振兴 +1 位作者 韩露 曾祥永 《机电工程》 CAS 2017年第6期685-688,共4页
针对现代化工厂中视觉机器人或智能终端处理多目标检测算法的计算任务繁重、运算速度较慢等问题,将网络通信技术应用到算法处理中进行了在线检测。对TCP/IP协议进行了研究,建立了智能终端和云端之间的关系,提出了将智能终端采集到的图... 针对现代化工厂中视觉机器人或智能终端处理多目标检测算法的计算任务繁重、运算速度较慢等问题,将网络通信技术应用到算法处理中进行了在线检测。对TCP/IP协议进行了研究,建立了智能终端和云端之间的关系,提出了将智能终端采集到的图像数据进行预处理然后使用基于TCP的Socket多线程通信方式将图像数据送入云端,在云端的多台计算机上同时使用SSD网络模型的多目标检测算法进行了并行处理,并将结果传回智能终端。利用计算机单机与智能终端在线检测在处理时间上进行了对比试验。试验结果表明:在线检测速度稍慢,但已满足实际需求;智能终端在线检测降低了对智能机器人终端硬件的要求,回收的数据可以再利用,并且可以实现算法动态升级。 展开更多
关键词 目标检测 卷积神经网络 ssd 智能机器人 SOCKET网络通信
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嵌入遮挡关系模块的SSD模型的输电线路图像金具检测 被引量：11
5
作者 赵振兵 江爱雪 +2 位作者 戚银城 张薇 赵文清 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期656-662,共7页
为了提升深度学习目标检测模型在输电线路金具自动化检测任务中的准确率,针对金具检测数据集中金具目标标注框之间不可避免地广泛存在相交而导致金具目标检测定位不准确的问题,本文利用相交区域的相似性作为金具目标的上下文信息,提出... 为了提升深度学习目标检测模型在输电线路金具自动化检测任务中的准确率,针对金具检测数据集中金具目标标注框之间不可避免地广泛存在相交而导致金具目标检测定位不准确的问题,本文利用相交区域的相似性作为金具目标的上下文信息,提出目标间遮挡关系的描述方法,用于规则性描述图像中金具目标间的相互遮挡,设计遮挡关系模块,并将其嵌入到单次多框检测器(single shot multibox detector,SSD)模型中。为了验证嵌入遮挡关系模块的SSD模型的有效性,选择了8类目标标注框普遍存在相交的小目标金具进行实验,实验使用的金具检测数据集的训练集和测试集中金具目标数分别为6271和1713。实验证明,原始SSD模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为72.10%,嵌入遮挡关系模块的SSD模型的m AP为76.56%,性能提升了4.46%。 展开更多
关键词 输电线路金具 遮挡度 遮挡关系描述 遮挡关系模块 ssd 标注框 目标检测 深度学习
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基于字典学习与SSD的不完整昆虫图像稻飞虱识别分类 被引量：7
6
作者 林相泽 张俊媛 +2 位作者 徐啸 朱赛华 刘德营 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期165-171,共7页
为了解决图像采集过程中由于昆虫图像获取不完整而导致整体稻飞虱识别精度低、速度慢的问题,提出了一种基于字典学习和SSD的不完整稻飞虱图像分类方法。首先,使用自主研发的野外昆虫图像采集装置采集稻飞虱图像,构建小型图像集。然后,... 为了解决图像采集过程中由于昆虫图像获取不完整而导致整体稻飞虱识别精度低、速度慢的问题,提出了一种基于字典学习和SSD的不完整稻飞虱图像分类方法。首先,使用自主研发的野外昆虫图像采集装置采集稻飞虱图像,构建小型图像集。然后,将采集的稻田昆虫图像进行阈值分割,得到单一稻田昆虫图像;对单一昆虫图像进行分块处理,得到带有背景信息和特征信息的混合子图像块集;使用子图像块作为字典原子来构建过完备字典,并对其进行初始化和优化更新;将更新后的过完备字典作为训练集输入SSD算法中进行训练,得到训练模型。最后,将采集的包含不完整稻田昆虫的图像在训练集模型上进行测试,并将测试结果与BPNN(Back propagation neural network)、SVM(Support vector machines)、稀疏表示等方法进行对比。试验结果表明,所提出的基于字典学习和SSD的稻飞虱识别与分类方法可以对不完整的昆虫图像进行准确快速的识别分类,其中,分类速度可达22 f/s,识别精度可达89.3%,对稻飞虱的监督、预警和防治提供了有效的信息与技术支持。 展开更多
关键词 稻飞虱 过完备字典 ssd 不完整图像 分类 识别
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结合乐高滤波器和SSD的低光照图像融合检测方法 被引量：3
7
作者 李琳 刘学亮 +1 位作者 赵烨 纪平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第7期213-218,共6页
针对低光照图像背景环境复杂导致目标检测易产生误检、漏检现象,提出了一种基于SSD目标检测的改进低光照图像精度和速度的方法。该方法先对低光照图像进行增强处理,然后将处理后的低光照图像和增强图像分别输入到融入乐高滤波器的SSD网... 针对低光照图像背景环境复杂导致目标检测易产生误检、漏检现象,提出了一种基于SSD目标检测的改进低光照图像精度和速度的方法。该方法先对低光照图像进行增强处理,然后将处理后的低光照图像和增强图像分别输入到融入乐高滤波器的SSD网络结构中进行训练检测,通过得到的两种检测模型对处理后的数据集进行检测,最后融合检测结果候选框中的不重复框,筛选候选框中的重复框,标记出正确位置的目标,从而提升对低光照图像检测的精度。在网络结构不同位置融入乐高滤波器,模型参数量分别减少8.9%和29.5%,浮点运算次数下降6.8%和34.9%,检测框融合处理后检测精度得到了3%~7%的提升。该方法更符合实际应用,有效提升了低光照图像的检测速度和精度,扩大了目标检测的应用范围。 展开更多
关键词 目标检测 低光照图像 ssd算法 乐高滤波器 融合
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用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型 被引量：4
8
作者 宋青松 王兴莉 +3 位作者 张超 陈禹 宋焕生 KHATTAK Asad Jan 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期133-140,共8页
SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类... SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类算法取代盲目搜索机制,确定SSD中默认窗口的大小,以改善检测效率.针对德国交通标志检测数据集,模型获得了97.1%mAP和每幅图像0.07 s的检测速度.针对中国交通标志数据集,模型获得89.7%mAP和每幅图像0.08 s的检测速度.与原始SSD模型比较,本文所提模型的检测性能得到改善. 展开更多
关键词 交通标志检测 深度学习 单拍多盒探测器(ssd) K-均值 聚类
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基于改进SSD的工件定位算法 被引量：2
9
作者 李琳 符明恒 +1 位作者 张铁 邹焱飚 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1260-1269,共10页
工业机器人完成工件的拾取、分拣与装配等任务,需要获得准确的位置信息。而目标检测算法的回归损失函数的设定会直接影响预测框的定位准确性。针对SSD原始回归损失函数忽略4个边界信息的相关性及与评价指标IoU变化不匹配等问题,提出了... 工业机器人完成工件的拾取、分拣与装配等任务,需要获得准确的位置信息。而目标检测算法的回归损失函数的设定会直接影响预测框的定位准确性。针对SSD原始回归损失函数忽略4个边界信息的相关性及与评价指标IoU变化不匹配等问题,提出了一种基于改进SSD的工件定位算法。所提算法以高效交并比(EIoU)为SSD的回归损失函数,将4个边界信息作为一个整体,并添加了中心点损失和边长损失2个惩罚项分别表征预测框与真实框的中心点相对距离和边长差异,解决了边框回归不准确的问题。实验结果表明:所提算法能把定位平均误差控制在0.18 mm以内,误差峰值控制在0.76 mm以内。所提算法能有效提高工件的定位精度,适用于不同类型的工件或其他类似的定位任务,具有良好的工业应用前景。 展开更多
关键词 工件 定位 损失函数 单步多框目标检测 高效交并比
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基于MobileNetV2和IFPN改进的SSD垃圾实时分类检测方法 被引量：13
10
作者 赵珊 刘子路 +1 位作者 郑爱玲 高雨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期106-111,共6页
针对垃圾分类检测任务中检测目标尺寸不一和小目标检测精度不高等问题,构建一种基于隐式特征金字塔网络(IFPN)和MobileNetV2的改进SSD模型的分类检测方法,对垃圾进行实时分类检测。首先,将改进后的MobileNetV2引入SSD,加入带有空洞卷积... 针对垃圾分类检测任务中检测目标尺寸不一和小目标检测精度不高等问题,构建一种基于隐式特征金字塔网络(IFPN)和MobileNetV2的改进SSD模型的分类检测方法,对垃圾进行实时分类检测。首先,将改进后的MobileNetV2引入SSD,加入带有空洞卷积的空间金字塔池化模块(ASPP),在降低网络模型计算复杂度的同时保证网络实时性和精确性;其次,采用IFPN从网络的深层到浅层逐级融合SSD,更精确地检测出小目标;最后,使用Focal Loss函数调节正负样本之间的权重。实验结果表明,在阈值为0.4时,所提方法比传统SSD平均精确率均值(mAP)提高了4.84个百分点,检测耗时减少了72.7%,能满足边缘计算设备对模型的各项要求。 展开更多
关键词 垃圾分类 目标检测 MobileNetV2 ssd 空间金字塔池化 隐式特征金字塔网络
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基于改进SSD的苹果叶部病理检测识别 被引量：6
11
作者 李辉 严康华 +2 位作者 景浩 侯锐 梁晓菡 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第10期134-137,共4页
针对目前主流的目标检测算法在苹果叶部病理的检测中识别速度和精度较低的问题,实现了基于改进SSD的苹果叶部病理的检测识别。首先,采用轻量级特征融合结构,融合高低层特征图特征;其次,引入通道注意力机制,提取更有效的病斑小目标特征信... 针对目前主流的目标检测算法在苹果叶部病理的检测中识别速度和精度较低的问题,实现了基于改进SSD的苹果叶部病理的检测识别。首先,采用轻量级特征融合结构,融合高低层特征图特征;其次,引入通道注意力机制,提取更有效的病斑小目标特征信息,同时使用Focal Loss损失函数代替原有的Multibox Loss损失函数,减少了训练中大量简单负样本的权值;最后,利用苹果叶部病理公共数据集进行对比实验,选取训练最优的网络。实验表明:改进的SSD比其它算法的检测效果有明显的提升。 展开更多
关键词 苹果叶部病理检测 ssd算法 特征融合 通道注意力机制
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基于SSD网络的电梯内电动自行车检测研究 被引量：1
12
作者 黄鹏 房志明 +3 位作者 朱曼 黄中意 叶锐 刘泳琪 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期167-172,共6页
为减少因电动自行车违规操作而造成的消防安全事故,杜绝电动自行车进电梯的违规行为,基于深度学习SSD目标检测网络,使用VGG16、EfficientNet、MobileNet 3种主干网络,研究SSD网络对电梯内电动自行车检测的可行性,分析比较3种网络的检测... 为减少因电动自行车违规操作而造成的消防安全事故,杜绝电动自行车进电梯的违规行为,基于深度学习SSD目标检测网络,使用VGG16、EfficientNet、MobileNet 3种主干网络,研究SSD网络对电梯内电动自行车检测的可行性,分析比较3种网络的检测效果,并提出基于双摄的检测方法,进一步提高电梯场景下检测准确度,减少误检误报警。研究结果表明:SSD检测网络对电梯内电动自行车检测效果良好,其中SSD_MobileNet网络更适用于工业领域,双摄检测方法的检测准确率均大于90%。 展开更多
关键词 消防安全 深度学习 电动自行车进电梯 双摄检测 ssd 主干网络
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特征增强的SSD算法及其在目标检测中的应用 被引量：36
13
作者 谭红臣 李淑华 +1 位作者 刘彬 刘秀平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期573-579,共7页
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... 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. 展开更多
关键词 ssd算法 目标检测 特征融合 网络结构
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基于SSD的粮仓害虫检测研究 被引量：16
14
作者 邓壮来 汪盼 +3 位作者 宋雪桦 王昌达 陈娟 吴立亚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期214-218,共5页
为了对粮仓害虫进行有效地检测,减少粮食损失,提出一种基于SSD的粮仓害虫检测方法。该方法利用多个尺度的卷积特征图来检测害虫。通过轻量化模型结构和优化损失函数来提高SSD的训练速度和检测效率。实验将6类高爆发的粮仓害虫图像进行... 为了对粮仓害虫进行有效地检测,减少粮食损失,提出一种基于SSD的粮仓害虫检测方法。该方法利用多个尺度的卷积特征图来检测害虫。通过轻量化模型结构和优化损失函数来提高SSD的训练速度和检测效率。实验将6类高爆发的粮仓害虫图像进行训练和测试,结果表明:该方法相比较于当前主流的目标检测方法在对粮仓害虫检测中具有更高的mAP。 展开更多
关键词 粮仓害虫 粮食损失 目标检测 ssd MAP
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基于改进SSD的航拍城市道路车辆检测方法 被引量：21
15
作者 宋世奇 李旭 +3 位作者 祝雪芬 杨峰 武文翀 吴琳琦 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第1期114-117,共4页
为提升无人机(UAV)航拍视角下城市道路车辆检测性能,基于SSD深度学习网络框架,改进并搭建了一种航拍城市道路车辆检测网络。一方面充分挖掘无人机航拍视角下车辆多为小目标的先验知识,利用K-means++聚类算法获取适应航拍车辆目标的默认... 为提升无人机(UAV)航拍视角下城市道路车辆检测性能,基于SSD深度学习网络框架,改进并搭建了一种航拍城市道路车辆检测网络。一方面充分挖掘无人机航拍视角下车辆多为小目标的先验知识,利用K-means++聚类算法获取适应航拍车辆目标的默认候选框参数信息;另一方面,为保证小尺度目标特征的有效传递和准确提取,对基准SSD网络结构进行改进,在其特征提取网络骨架中加入了具有抗混叠效应的可学习低通滤波层,并保留用于小尺度车辆目标检测回归的大尺寸特征图。实验表明:在满足实时性的情况下,所提方法与基准SSD网络相比,检测精度提升了4.3个百分点,能够明显改善小尺度车辆目标检测效果,提高了无人机航拍视角下城市道路车辆目标整体检测精度。 展开更多
关键词 智能交通 航拍图像 ssd 车辆检测
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多尺度卷积特征融合的SSD目标检测算法 被引量：56
16
作者 陈幻杰 王琦琦 +4 位作者 杨国威 韩佳林 尹成娟 陈隽 王以忠 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第6期1049-1061,共13页
提出了一种改进的多尺度卷积特征目标检测方法,用以提高SSD(single shot multibox detector)模型对中目标和小目标的检测精确度。该方法先对SSD模型低层特征层采用区域放大提取的方法以提高对小目标的检测能力,再对高层特征层进行特征... 提出了一种改进的多尺度卷积特征目标检测方法,用以提高SSD(single shot multibox detector)模型对中目标和小目标的检测精确度。该方法先对SSD模型低层特征层采用区域放大提取的方法以提高对小目标的检测能力,再对高层特征层进行特征提取以改善中目标的检测效果。最后,利用SSD模型中原有的多尺度卷积检测方法,将改进的多层特征检测结果进行融合,并通过参数再训练以获得最终改进的SSD模型。实验结果表明,该方法在MS COCO数据集上对中目标和小目标的测试精确度分别为75.1%和40.5%,相比于原有SSD模型分别提升16.3%和23.1%。 展开更多
关键词 单次多框目标检测器(ssd)模型 多尺度特征融合 目标检测 深度学习
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基于改进SSD的合成孔径声呐图像水下多尺度目标轻量化检测模型 被引量：15
17
作者 李宝奇 黄海宁 +2 位作者 刘纪元 刘正君 韦琳哲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期2854-2862,共9页
针对轻量化目标检测模型SSD-MV2对合成孔径声呐(SAS)图像水下多尺度目标检测精度低的问题,该文提出一种新的卷积核模块-可扩张可选择模块(ESK),ESK具有通道可扩张、通道可选择和模型参数少的优点。与此同时,利用ESK模块重新设计了SSD的... 针对轻量化目标检测模型SSD-MV2对合成孔径声呐(SAS)图像水下多尺度目标检测精度低的问题,该文提出一种新的卷积核模块-可扩张可选择模块(ESK),ESK具有通道可扩张、通道可选择和模型参数少的优点。与此同时,利用ESK模块重新设计了SSD的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV2ESK,并为其选择了合理的扩张系数和多尺度系数。在合成孔径声呐图像水下多尺度目标检测数据集SST-DET上,SSD-MV2ESK在模型参数基本相等的条件下,检测精度比SSD-MV2提升4.71%。实验结果表明,SSD-MV2ESK适用于合成孔径声呐图像水下多尺度目标检测任务。 展开更多
关键词 合成孔径声呐 图像水下多尺度目标检测 ssd MobileNet V2 多通道可选择 深度可分离空洞卷积
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基于SSD和MobileNet网络的目标检测方法的研究 被引量：27
18
作者 任宇杰 杨剑 +1 位作者 刘方涛 张启尧 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第11期1881-1893,共13页
为了提高计算机视觉中目标检测的一种基本模型SSD在多任务场景中的准确率和效率,基于深度学习的相关理论研究,结合一种轻量级的深层神经网络MobileNet的基本思想,构建了一种结合特征金字塔的多尺度卷积神经网络结构。利用Tensorflow平... 为了提高计算机视觉中目标检测的一种基本模型SSD在多任务场景中的准确率和效率,基于深度学习的相关理论研究,结合一种轻量级的深层神经网络MobileNet的基本思想,构建了一种结合特征金字塔的多尺度卷积神经网络结构。利用Tensorflow平台完成了以下一些工作:第一,对低层卷积层的特征图进行区域放大,保留更多的目标特征信息,再对高特征层进行特征提取;第二,在对重叠目标候选区域进行过滤的时候,基于非极大值抑制的方法和思想设置阈值消除冗余的目标候选区域,使得产生的负样本的数目减少,使模型效果逐步趋于稳定;第三,针对目标检测中的预测区域与真实区域在匹配过程中所产生的正负样本进行处理,用于保证模型的稳定性等。基于以上方法研究,使得模型对多目标识别的速度有所加快,鲁棒性更好,准确率更高,同时也适当降低了对硬件配置资源的需求。 展开更多
关键词 多尺度卷积特征 ssd模型 MobileNet 图像目标检测
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基于密集模块与特征融合的SSD目标检测算法 被引量：5
19
作者 周凡 朴燕 秦晓伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第16期105-111,共7页
通过对原SSD(Single Shot Multibox Detector)模型的研究与分析,针对其对小目标检测能力较弱的问题,提出了一种基于密集模块与特征融合操作的改进模型。该模型以Inception-ResNet-V2与DenseNet为基础,吸取了inception模块中稀疏连接与... 通过对原SSD(Single Shot Multibox Detector)模型的研究与分析,针对其对小目标检测能力较弱的问题,提出了一种基于密集模块与特征融合操作的改进模型。该模型以Inception-ResNet-V2与DenseNet为基础,吸取了inception模块中稀疏连接与密集网络中密集连接的研究思路,将两种方法融合在一起,提出了Inception-Dense特征提取结构。在多尺度检测的部分,借鉴并改进了特征金字塔的特征融合模块来加强对中小目标的检测能力。根据改进模型及实验数据集的相关特性,对默认框的映射机制也进行了重新设定。结果表明:该方法在Kitti数据集上的平均测试精确度(mAP)为83.8%;识别率相比于原SSD模型的72.8%,提升了11个百分点。FPS方面也有接近38%的提升,从原来的39提升到了54。 展开更多
关键词 深度学习 ssd(single shot multibox detector) 目标检测 神经网络
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基于SSD的轻量级车辆检测网络改进 被引量：11
20
作者 徐浩 杨德刚 +1 位作者 蒋倩倩 何林晋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第12期209-217,共9页
针对嵌入式摄像设备在执行目标检测任务过程中,对于移动中车辆的检测耗时较长无法及时反馈检测结果的问题,提出了一种基于残差连接和注意力机制的轻量级卷积网络来对SSD(single shot multibox detector)目标检测模型进行改进。采用h-sw... 针对嵌入式摄像设备在执行目标检测任务过程中,对于移动中车辆的检测耗时较长无法及时反馈检测结果的问题,提出了一种基于残差连接和注意力机制的轻量级卷积网络来对SSD(single shot multibox detector)目标检测模型进行改进。采用h-swish和h-sigmoid激活函数分别替换残差块中的ReLU激活函数和通道注意力模块中的sigmoid激活函数,降低训练和推理所需计算量。根据实际应用中特定角度下车辆外形的特征为依据,重新设计SSD目标检测方法的默认框生成比例,并结合输入图像大小及特征图感受野来减少特征融合层及默认框匹配运算量。实验表明改进后的SSD检测模型在BIT-Vehicle Dataset上的平均精度均值(mean average precision,mAP)达到了94.87%,相较于经典SSD目标检测模型的mAP提升了0.83个百分点,在搭载了Intel NCS2的Raspbery PI 3+上平均处理速度达到了16 frame/s。 展开更多
关键词 车辆检测 机器视觉 ssd模型 深度学习 树莓派
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