基于改进SSD的车辆小目标检测算法研究

针对SSD(single shot multibox detector,单步多盒检测)算法在车辆的自动紧急制动(AEB)中对远方目标检测效果差、检测速度慢、对硬件资源需求高的问题,提出了一种基于SSD的改进算法.首先用MobileNetv2替换SSD中的AGG-16作为检测网络,以减少参数数量和计算量,降低网络对硬件性...     

融入特征融合与特征增强的SSD目标检测

针对SSD算法在目标检测过程中对小目标检测的不足,提出了一种基于SSD算法的一阶段目标检测器——FIENet（feature integration and feature enhancement network）。在FIENet中设计了两个模块,一是特征融合模块,该模块对SSD浅层的特征映射信息进行融合以提高小目标检测能力;二是特征增强模块,该模块采用了残差网络（Res2Net）以及注意力机制（attention）,对特征融合后的模块以及SSD中的深层特征映射进行增强。为了更好地检测小目标,还调整了浅层特征映射先验框的数量。为了评价FIENet的有效性,在PASCAL VOC2007以及MSCOCO数据集上进行了实验。实验结果表明,在PASCAL VOC2007数据集上检测精度（mAP）较SSD提高3.1个百分点,对小目标bird、bottle、chair、plant检测精度分别提升了3.6、9.5、5.4、5.5个百分点。在COCO数据集上达到29.4%的检测精度（mAP）。实验结果证明FIENet网络在保持实时性的同时可以达到较高的检测精度。     

基于改进SSD算法的物流物品检测

针对物流物品分拣任务中,物流物品摆放环境复杂,传统检测方法的检测准确度不高、检测速度慢等问题,设计了一种改进SSD的物流物品检测算法。首先,将原SSD算法的骨干网络设置为MobileNetV2,后端网络采用倒残差网络结构,其次,将骨干网络浅层特征层和后端网络深层特征层使用特征融合模块,最后引入注意力机制并使用更小尺寸的先验框,在保持网络计算量的同时提升对特征图关键信息的提取能力,并增强对小目标的物品检测能力。实验结果表明：改进后的算法与SSD、Faster RCNN、YOLOv5等算法进行比较,在PASCALVOC 2007+2012数据集上,该算法相较于原SSD算法平均准确率mAP提升了4.33%,每秒帧率FPS达到53.95 frame/s,同时在要求的物流物品数据集上进行验证,结果表明该模型在堆叠、密集排布、小目标等的分拣环境下,在保证检测的实时性的同时仍可能保证较高的检测准确度。     

分段反卷积改进SSD的目标检测算法

针对当前SSD算法低层特征图语义信息不足导致存在小目标漏检以及误检的问题,提出一种基于分段反卷积改进SSD的目标检测算法SD-SSD(Segmented Deconvolution-Single Shot MultiBox Detector).根据SSD模型低层特征图语义信息提取不足,高层特征图边缘信息丢失过多,本文重...     

改进的SSD算法及其在目标检测中的应用

针对以R-CNN展开的目标检测速度慢,传统的SSD算法在检测小目标精度不高的问题,提出一种改进的SSD算法.该算法提出轻量级网络融合+层级特征融合构建新的金字塔特征层来解决SSD对小目标识别率低的问题.将卷积前后的特征进行轻量级网络融合,形成新的金字塔特征层,对形成的特征层进行层级特征融合,形成最终的金字塔特征层,在最...     

基于特征融合的SSD视觉小目标检测

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。     

改进SSD的安全帽检测方法

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...     

基于改进SSD算法的车辆检测

SSD算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归,检测小目标效果优于YOLO算法,但SSD算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此,提出一种改进SSD算法。为提取更多的车辆特征信息,设计改进Inception模块替代SSD网络中的Conv8、Conv9和Conv10层。将浅层特征的位置信息和深层特征的语义信息进行均衡化融合,构建多尺度特征融合均衡化网络,提高小目标车辆识别率。在特征提取层均引入SENet,对不同特征通道的重要性进行重标定以提高模型性能。实验结果表明,改进后SSD算法在自制的车辆数据集上平均精度为90.89%,检测速度达到59.42 frame/s,相比改进前的SSD算法,在精度和速度上分别提高2.65个百分点和17.41 frame/s,能够更快速、准确地对图像中的车辆进行识别和定位。     

基于改进SSD算法的电厂设备油液渗漏检测

为能实现对电厂充油设备和管道的油液渗漏现象快速、准确的检测与识别,通过引入高分辨率网络实现高分辨率特征提取,改进特征融合模块以融合高分辨率特征信息强化特征表达,提出了一种基于改进SSD的油液渗漏图像检测算法。此外,针对油液渗漏现象构建一个电厂设备的油液渗漏数据集并提出了一种随机种子遮挡的数据图像增广策略。经实验测试表明,算法在检测效果上提升明显,相比于基于SSD算法的的漏油检测模型的准确率和召回率分别提高了3.1%和3.7%,满足了工程实际需求,具有较高的实用性。     

基于改进SSD的视频烟火检测算法

由于以往视频烟火检测模型复杂,存在检测精度与速度不能兼顾的问题,提出一种改进SSD的轻量化视频烟火检测算法(GSSD)。该算法首先将SSD算法中的骨干网络替换为GhostNet网络模型,减少算法参数量,提高检测速度,之后通过Concat操作进行多尺度特征融合,提升算法对小目标的检测精度。该算法分别在PASCAL VOC 2012数据集和烟火数据集上进行了实验。实验结果表明,在相同工况条件下,GSSD算法相比SSD算法的mAP提高了4.8%,检测速度提升了1.9倍,参数量减少了84.64%。     

改进SSD的触摸屏银浆线路缺陷检测研究

为加强对触摸屏面板的质量把关,改善触摸屏面板制造工艺,推动自动化生产进程。提出了一种改进SSD的触摸屏银浆线路缺陷检测方法,该方法利用多次卷积、下采样等方式提取不同尺度下的图像特征;利用不同尺度的图像特征进行特征融合,实现特征叠加效果;将融合后的特征通过通道注意力机制增强不同维度特征的语义信息;利用改进后的特征进行回归实现触摸屏银浆线路检测。实验证明,所提方法对于触摸屏银浆线路微小缺陷具有检测速度快,准确度高的良好效果,可满足工业需求。     

基于SSD的小目标检测改进算法

目标检测算法因数据存在分辨率较低、噪声等干扰,不能有效利用特征图中目标的边缘纹理和语义信息,导致小目标检测效果较差.为此,本文提出一种基于SSD的小目标检测改进算法.首先,采用普通卷积和深度可分离卷积进行同步特征学习并融合,获得信息丰富的浅层特征.然后,在固有的5个尺度的特征层后添加通道和空间自适应权重分配网络,使得模...     

基于改进SSD算法的学生面部及其关键点检测研究

课堂讲授是教学活动的主要形式,学生的课堂学习状态可以通过其面部信息反映出来,为了准确地获取学生的面部信息,提出了一种更加适用于教室中学生的面部及面部关键点检测模型。由于教室中后排落座的同学属于小目标,为了准确检测后排同学,将网络前端的三张特征图进行了融合,使网络对小目标的检测能力有所提升;根据学生面部生理结构的特点,改进了预测候选框的生成比例。为了验证算法的先进性,设计了对比实验,所提的模型在三种难度的数据集上均表现最优。     

特征增强的SSD算法及其在目标检测中的应用

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.     

改进SSD算法的道路小目标检测研究

在道路场景中,因小目标分辨率低且特征不明显,传统的目标检测算法难以确认其所属类别和位置信息,导致检测精度低、检测速度慢、漏检率高。提出一种改进SSD的道路小目标检测算法RFG_SSD。在SSD网络结构的主干部分和检测部分之间,通过引入改进的特征金字塔网络结构,融合浅层和深层感受野的特征信息,以获得小目标语义信息丰富的特征图。将深层特征提取网络ResNet 50作为改进网络的主干特征提取网络,提高整体网络的检测精度。为加快网络运算速度,基于检测层结构,利用全局平均池化层代替全连接层,减少网络参数量。实验结果表明,与SSD、VGG16+SFPN等算法相比,该算法能够有效提高小目标检测性能,且加快检测速度,其在BDD100K数据集上的平均精度和检测速度分别为98.05%和85.56 frame/s,小目标检测个数相较于SSD算法提高3倍多。     

基于改进SSD算法的双目鱼群图像检测

针对水下鱼群图像对比度低、鱼群尺寸不一致以及双目图像拼接出现的伪影问题,通过改进SSD (single shot MultiBox detector)算法提高图像拼接精度,实现不同尺寸鱼群快速准确检测。借助卷积层重叠相加法融合多个卷积特征,增强各个特征层的特征强度;构建特征金字塔模型,实现低卷积层的高分辨率特征与高卷积层的语义特征的融合,提高水下低对比度图像中小目标鱼群的检测精度;利用两个相同的卷积模型进行特征匹配,依据反向传播机制将第六层匹配特征逐级映射到第四层,提高特征匹配精度。在Labeled fish in the wild数据集上对本文算法进行验证,对小目标鱼群的检测精度在90%以上。     

融合特征增强和自注意力的SSD小目标检测算法

SSD是一种多尺度目标检测算法,由于浅层特征图缺乏语义信息,导致小目标的检测准确率低.针对这个问题,提出一种融合特征增强和自注意力的SSD小目标检测算法FA-SSD.该算法在SSD基础上构建一条自深向浅的递归反向路径,此路径包含三个模块:深层特征增强模块利用路径深层多尺度特征图生成的上下文信息和最深层特征图的语义信息,...     

一种基于SSD改进的目标检测算法

SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种基于深度学习的目标检测算法,它作为当前最为主流的检测算法之一,在极大地提高检测速度的同时,还能保证一定的检测精度,但是仍难以满足实际应用的需求。本文在SSD模型的基础上,引入注意力机制,提出一种基于SSD改进的目标检测算法。注意力机制能够有效地提高卷积神经网络对图片特征的提取能力,从而进一步提高算法的检测精度。改进后的算法在Pascal VOC数据集上进行对比试验。实验结果表明,改进后的模型在Pascal VOC2007测试集上的检测精度达到78.5% mAP（mean Average Precision）,比改进前提高4.2个百分点,在Pascal VOC2012测试集上的检测精度达到77.1% mAP,比改进前提高4.7个百分点。     

改进SSD算法在零部件检测中的应用研究

针对生产线上运动过程中的零部件类型检测的实时性和准确度要求高,部分零件体积较小难以检测的问题,提出一种基于改进SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法的零部件检测方法.使用轻量级网络MobileNetV3-Large替代SSD算法的主干网络VGG-16,图像输入长宽尺寸由300×...     

基于改进SSD的多尺度低空无人机检测

鉴于低空场景下无人机尺度多变、背景复杂的特点,提出一种基于深度学习的多尺度低空无人机目标检测算法.针对高层卷积特征对小无人机目标特征表达能力差的问题,引入VGG16低层特征图Conv3_3,构建特征金字塔网络,利用有效感受野技术,重新设计各特征图中先验框的尺寸和长宽比例,建立多尺度、多背景且包含干扰目标的低空无人机图像数据集,完成算法的训练和优化.实验结果表明,该算法相比原始SSD网络,平均精度(average precision,AP)提高了7.32％,有较好的抗干扰效果和实时检测能力.