| 注意力与多尺度有效融合的SSD目标检测算法 |
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| 引用本文： | 王燕妮,余丽仙. 注意力与多尺度有效融合的SSD目标检测算法[J]. 计算机科学与探索, 2022, 0(2): 438-447 |
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| 作者姓名： | 王燕妮 余丽仙 |
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| 作者单位： | 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基础研究项目(2020JM-499,2020JQ-684)。 |
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| 摘 要： | 针对传统的SSD目标检测算法在进行多尺度目标检测时,存在特征图有效信息弱和困难目标漏检率大等问题,提出一种改进的SSD目标检测算法.首先,在网络特征图输出处引入即插即用的轻量级注意力机制,通过不降维、局部跨通道交互以及核大小自适应选择等操作,在保持网络原始计算量的同时有效突出特征图中关键信息.该模块有利于增强背景信息和...
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| 关 键 词： | 目标检测 深度学习 轻量级注意力机制 多尺度特征融合 |
SSD Object Detection Algorithm with Effective Fusion of Attention and Multi-scale |
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| WANG Yanni,YU Lixian. SSD Object Detection Algorithm with Effective Fusion of Attention and Multi-scale[J]. Journal of Frontier of Computer Science and Technology, 2022, 0(2): 438-447 |
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| Authors: | WANG Yanni YU Lixian |
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| Affiliation: | (School of Information and Control Engineering,Xi'an University of Architecture and Technology,Xi'an 710055,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | object detection deep learning lightweight attention mechanism multi-scale feature fusion |
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