基于空洞卷积与特征增强的单阶段目标检测算法

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【作者】姜竣，翟东海
【作者单位】西南交通大学信息科学与技术学院；西藏大学工学院
【ISSN】1000-3428
【关键词】卷积神经网络 SSD 特征融合空洞卷积目标检测
【摘要】基于卷积神经网络的目标检测算法，浅层特征图含有丰富的细节信息但缺乏语义信息，深层特征图则相反，为了利用浅层与深层特征图的优势，并在此基础上进一步解决多尺度目标的检测问题，本文提出了一种基于空洞卷积与特征增强的单阶段目标检测算法。算法以SSD算法为基础，首先分别对SSD算法中相邻的两个特征图进行特征融合，从而丰富浅层特征层的语义信息。其次，对并行空洞卷积的机制进行了改进，构建了多尺度特征提取模块，通过将融合后的特征图通入多尺度特征提取模块的方式，不仅丰富了特征图的多尺度信息，也提升了主干网络的特征...
【基金】国家自然科学基金
【文献类型】期刊