| 基于级联SSD的目标检测算法 |
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| 作者姓名： | 雷华迪 陈东方 王晓峰 |
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| 作者单位： | 武汉科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430065;武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北 武汉 430065;武汉科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430065;武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北 武汉 430065;武汉科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430065;武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北 武汉 430065 |
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| 摘 要： | 针对原始SSD算法对小目标检测效果差而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于级联SSD的目标检测算法。在训练时基于Focal Loss和Truncated Gradient改进分类损失函数,增强初始检测效果。在检测时设计小目标强化检测模块与SSD网络级联,单独提取小目标区域对应的高层特征来检测小目标,有效增强对小目标的检测效果。实验结果表明,在PASCAL VOC2007数据集上,与目标检测主流算法SSD相比,具有更高的准确率,与DSSD相比,具有更好的实时性。
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| 关 键 词： | 目标检测 级联 截断梯度法 深度学习 实时检测 |
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