基于空间-通道注意力的改进SSD目标检测算法

目标检测的任务是精确识别,有效定位出图像中目标物体,且预定义其类别.针对主流目标检测(single shot multibox detector,SSD)算法存在小目标检测准确度不高,检测效率较低等问题,提出一种基于空间-通道注意力机制的SSD目标检测算法(spatial and channel single shot multi-box detector,SC_SSD).通过在SSD深层网络引入空间-通道注意力机制增强高层特征图语义信息,提高算法获取目标物体的细节与位置信息的能力,从而降低漏检率及误检率,并提高小目标物体检测的准确度.此外,利用MobileNetV2中的深度可分离卷积对SSD主干网络(visual geom-etry group network,VGG-16)进行剪枝处理,降低参数量,从而减少训练与检测的时间.在PASCAL VOC 2007数据集上进行实验,本文算法检测的精确度与速度分别为78.9％与59.4 Fps,比SSD算法提升了 3.2％与26.7 Fps,满足实时性需求.算法也优于相比较的其他算法,是一种有效可行的目标检测算法.