基于SSD与图像变换的镜下矿物光片智能识别

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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

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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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用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型 被引量：4

3

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MobileNetV2和IFPN改进的SSD垃圾实时分类检测方法 被引量：14

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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：9

5

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：2

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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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基于SSD的粮仓害虫检测研究 被引量：17

7

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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多尺度卷积特征融合的SSD目标检测算法 被引量：56

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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SSD和MobileNet网络的目标检测方法的研究 被引量：27

9

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

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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

11

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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基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法 被引量：9

12

作者 刘硕 葛愿 +2 位作者 李媛媛 胡俊祥 叶刚 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期120-123,共4页

针对无人船海上航行时视觉系统获取的图片中船舶识别不准确,以及识别精度偏低的问题,提出了基于改进单镜头多盒探测器(SSD)的无人船海上船舶识别方法。在传统SSD网络的第七层增加L2正则化对其进行改进,使得SSD每个卷积层的参数比较均衡... 针对无人船海上航行时视觉系统获取的图片中船舶识别不准确,以及识别精度偏低的问题,提出了基于改进单镜头多盒探测器(SSD)的无人船海上船舶识别方法。在传统SSD网络的第七层增加L2正则化对其进行改进,使得SSD每个卷积层的参数比较均衡,降低模型对局部特征的敏感性,从而提高船舶识别的置信度。实验结果表明:所提方法具有较好的海上船舶识别效果,并且基于改进SSD训练出的模型具有更好的泛化能力。 展开更多

关键词 船舶识别 改进单镜头多盒探测器(ssd) L2正则化 无人船

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改进SSD算法的多目标检测 被引量：9

13

作者 马原东 罗子江 +4 位作者 倪照风 徐斌 吴凤娇 孙收余 杨秀璋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第23期23-30,共8页

目标检测作为计算机视觉的核心,在人脸识别、人脸跟踪、大规模场景识别等方面具有广泛应用,其中Onestage领域的SSD算法检测速度和检测性能较为突出,但在环境较为复杂的多目标检测情况下仍会出现误检和漏检。针对这一问题,提出一种改进SS... 目标检测作为计算机视觉的核心,在人脸识别、人脸跟踪、大规模场景识别等方面具有广泛应用,其中Onestage领域的SSD算法检测速度和检测性能较为突出,但在环境较为复杂的多目标检测情况下仍会出现误检和漏检。针对这一问题,提出一种改进SSD算法的多目标检测方法,通过优化SSD内部网络和提高样本适用性的方式改善检测性能;其中,采用修改网络输出和添加抗旋转层ARConv来统一网络结构,降低模型训练时间,减少漏检;并提出P-NMS算法和限制函数优化训练样本,减少误检;在测试阶段,提出单张图片批量测试方法,有效提高模型召回率。实验结果表明,改进后算法具有更强的鲁棒性,并且能有效降低误检、漏检率提升网络性能。 展开更多

关键词 多目标检测 ssd算法优化 抗旋转卷积层(ARConv) 概率非极大值抑制(P-NMS)算法 图片批量测试

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改进的SSD-ResNet算法 被引量：2

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作者 孟婧 江平 +1 位作者 王凯 蒋鑫宇 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期326-332,共7页

单次多边界框检测器(single shot multibox detector,SSD)算法因其性能优良已被应用于许多场景中,但该算法对小目标物体的检测精度偏低,主要原因是高层的语义信息没有被充分利用。为解决该问题,文章将其基础网络替换为残差网络(residual... 单次多边界框检测器(single shot multibox detector,SSD)算法因其性能优良已被应用于许多场景中,但该算法对小目标物体的检测精度偏低,主要原因是高层的语义信息没有被充分利用。为解决该问题,文章将其基础网络替换为残差网络(residual network,ResNet),同时融合深浅层的特征信息来增强浅层特征图的语义信息,此外还引入注意力模块,保留更多的目标特征信息,抑制无关信息,进一步提升对小目标物体的检测效果。在PASCAL VOC2007数据集上进行实验测试,平均精度均值为80.2%,优于其他SSD改进算法。由于增加了特征融合和注意力模块,所提算法检测速度有所下降,但相比于SSD改进算法,检测速度仍有明显的优势。 展开更多

关键词 目标检测 单次多边界框检测器(ssd) 残差网络(ResNet) 特征融合 注意力机制

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改进SSD的安全帽检测方法 被引量：34

15

作者 李明山 韩清鹏 +1 位作者 张天宇 王道累 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期192-197,共6页

施工人员佩戴安全帽是安全生产的重要一环,为保障工人生命安全,同时克服传统人工巡检费时费力的缺点,提出了一种基于Single Shot MultiBox Detector(SSD)改进的安全帽检测新方法。针对安全帽数据集内目标尺度偏小,尺度分布不均衡,对SSD... 施工人员佩戴安全帽是安全生产的重要一环,为保障工人生命安全,同时克服传统人工巡检费时费力的缺点,提出了一种基于Single Shot MultiBox Detector(SSD)改进的安全帽检测新方法。针对安全帽数据集内目标尺度偏小,尺度分布不均衡,对SSD模型结构进行改进,添加用以特征融合的分支网络,增强浅层特征图语义,引入该网络后SSD300的mAP-50(mean Average Precision)相应提升2.3个百分点,且SSD300实时检测速率仅降低1.3 frame/s,达到39.6 frame/s。为使SSD模型的先验框与有效感受野匹配,对SSD默认框设置方法进行改进,引入可变参数间接调节先验框大小,改进后的SSD300与SSD512的mAP分别达到74.6%与82.5%。安全帽数据集测试结果表明,改进后的SSD模型对安全帽佩戴检测具有优秀的准确性与良好的实时性,基本满足实际应用需求。 展开更多

关键词 深度学习 计算机视觉 ssd 安全帽检测 特征融合 小目标

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改进SSD算法的小目标检测研究 被引量：18

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作者 陈德海 孙仕儒 +1 位作者 王昱朝 雷志军 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第3期65-68,72,共5页

针对SSD目标检测算法在实际的复杂的检测背景下存在着小目标错检和漏检率较高、小目标特征信息不足的缺点,提出一种改进的SSD算法。受特征金字塔网络(FPN)启发,设计特征融合模块(FFM),将SSD网络的高分辨率的低层特征图与高语义信息的高... 针对SSD目标检测算法在实际的复杂的检测背景下存在着小目标错检和漏检率较高、小目标特征信息不足的缺点,提出一种改进的SSD算法。受特征金字塔网络(FPN)启发,设计特征融合模块(FFM),将SSD网络的高分辨率的低层特征图与高语义信息的高层特征图进行融合,由此保留了特征图的上下文信息,提高了多尺度小目标特征信息的提取能力;通过引入注意力机制构建特征注意力模块(FAM),将融合后的特征层通过FAM,学习重要特征并抑制不必要特征,提高了网络的表示能力。通过在公开的PASCAL VOC(2007+2012)数据集上进行实验,改进的模型平均精度均值(mAP)达到79.9%,与改进前的SSD算法相比,提高了4.24%,减少了错检和漏检的情况,使得改进后的SSD算法具有较强的鲁棒性,提升了目标检测性能。 展开更多

关键词 目标检测 ssd算法 特征融合 注意力机制 鲁棒性

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改进SSD的可回收垃圾检测方法 被引量：7

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作者 耿丽婷 阿里甫·库尔班 +2 位作者 米娜瓦尔·阿不拉 丁培 蒋润熙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第23期293-299,共7页

目前我国可回收垃圾的回收利用主要依靠人工分拣的方式,造成了人力资源浪费、资源利用率低等问题。为提高资源的回收利用,提出了一个基于改进single shot multibox detector(SSD)算法的可回收垃圾检测器。针对模型参数量大,难以部署应... 目前我国可回收垃圾的回收利用主要依靠人工分拣的方式,造成了人力资源浪费、资源利用率低等问题。为提高资源的回收利用,提出了一个基于改进single shot multibox detector(SSD)算法的可回收垃圾检测器。针对模型参数量大,难以部署应用的问题,选用新的主干特征提取网络,引入轻量化的网络RepVGG替换SSD中的VGG16网络,同时采用结构重参数化的方式大幅减少参数量和计算量。修改SSD的辅助卷积层结构,进一步减少参数量。针对数据集尺寸变化大的问题,引入SK模块,自适应调整感受野的尺寸,提高检测精度。实验结果表明,改进的SSD模型在可回收垃圾检测任务上具有较好的检测精度和实时性,精度为95.23%,相较于原始SSD提升了4.33个百分点,检测速度可以达到64 FPS,因此该算法可以更好地应用于工业。 展开更多

关键词 可回收垃圾检测 ssd算法 结构重参数化 深度学习

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多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测 被引量：3

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作者 林珊玲 彭雪玲 +3 位作者 王栋 林志贤 林坚普 郭太良 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1075-1086,共12页

针对轻量级目标检测算法在钢表面缺陷检测任务中识别精度低的问题,提出一种多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测算法。该算法采用提出的自适应加权融合模块为不同层级特征自适应计算融合权重,将深层语义与浅层细节进行加权融合,使... 针对轻量级目标检测算法在钢表面缺陷检测任务中识别精度低的问题,提出一种多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测算法。该算法采用提出的自适应加权融合模块为不同层级特征自适应计算融合权重,将深层语义与浅层细节进行加权融合,使得浅层特征在不丢失细节信息的同时获得丰富的深层语义。利用提出的空间特征增强模块从3个独立方向强化融合特征,通过引出残差旁路增强网络结构的稳定性,使卷积过程能够挖掘到更多的关键信息。根据先验框与真实框的整体交并程度为模型选择更为合适的训练样本。实验结果表明,该算法的检测精度达到80.47%,相比原始算法提升6.81%。该算法的参数量为2.36 M,计算量为952.67 MFLOPs,能快速且高精度检测钢材表面的缺陷信息,具有较高的应用价值。 展开更多

关键词 缺陷检测 单发多框检测器 增强特征融合 自适应加权融合 空间特征增强

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多分支细化的拥挤行人检测算法

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作者 袁姮 王嘉丽 张晟翀 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第22期230-239,共10页

拥挤行人检测是目前小目标检测领域的研究热点,针对拥挤行人检测场景中人物密集以及遮挡造成的漏检问题,提出一种改进SSD(single shot multi-box detector)目标检测算法。将浅层Vgg(visual geometry group)网络平原结构使用多分支细化... 拥挤行人检测是目前小目标检测领域的研究热点,针对拥挤行人检测场景中人物密集以及遮挡造成的漏检问题,提出一种改进SSD(single shot multi-box detector)目标检测算法。将浅层Vgg(visual geometry group)网络平原结构使用多分支细化联合归一化(batch normalization,BN)操作增加分支结构,并重命名为多分支细化(multibranch thinning)网络结构,使其可以细化浅层语义信息,提高网络泛化能力,充分表达行人信息;将改进后的Ghost模型替换多分支细化网络中的3×3卷积,利用Ghost模型中cheap_operation卷积降低因多分支结构增加的模型参数量,使用primary_conv提升浅层网络的特征提取能力,加强网络识别能力;使用二范式取代差值平方的形式改进Huber损失函数,增强网络训练的稳定性,使其达到较优的收敛效果。在Wider_Person拥挤行人检测数据集上的检测结果表明,提出的改进SSD目标检测算法MAP50达到72.9%,领先YOLO-X算法7.4个百分点,领先基线算法3.5个百分点,领先其他先进算法平均14.4个百分点,验证了该算法在行人检测中的可行性,满足遮挡行人场景的检测要求。 展开更多

关键词 行人检测 目标检测 ssd GhostModule

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基于残差网络和改进特征金字塔的油田作业现场目标检测算法 被引量：5

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作者 梁鸿 李洋 +2 位作者 邵明文 李传秀 张兆雷 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第11期4442-4450,共9页

针对单点多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)对小目标识别率低的问题,提出一种基于残差网络和改进特征金字塔(feature pyramid networks,FPN)的RP-SSD(residual and pyramid SSD)算法,并将其应用于油田安防领域。为了得到... 针对单点多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)对小目标识别率低的问题,提出一种基于残差网络和改进特征金字塔(feature pyramid networks,FPN)的RP-SSD(residual and pyramid SSD)算法,并将其应用于油田安防领域。为了得到小物体更多的信息,首先在特征金字塔中增加上采样模块,并在上采样模块之后添加预测模块,之后采用空洞卷积增大Conv43的感受野。RP-SSD网络变深,针对RP-SSD在反向传播过程中存在梯度爆炸或梯度消失的问题,采用跳层连接的方式改进基础网络。RP-SSD在PASCAL VOC测试的准确率(meanaverage precision,mAP)为78.9%,比SSD提高了1.7%,其中对于目标较小的bottle类提高了8.9%。实验结果表明,RP-SSD对小目标检测的性能提高显著,同时RP-SSD在GTX 1080Ti上测试的速度为32帧/s,可见RP-SSD可以达到实时处理的要求。 展开更多

关键词 深度学习 单点多盒检测器(ssd) 小目标检测 特征金字塔 残差网络 空洞卷积 油田安防

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