文档名：融合视觉机制和多尺度特征的小目标检测算法
摘要：针对SSD(SingleShotMultiBoxDetector)目标检测算法对小目标检测能力不足的问题,提出一种引入视觉机制和多尺度语义信息融合的VFF-SSD(VisionFeatureFusionSSD)改进算法.为了增大浅层网络的感受野提高特征提取能力,首先在SSD浅层特征层中加入视觉机制,然后利用改进PANet(PathAggregationNetwork)多尺度特征融合网络与深层特征增强网络得到新的特征层,旨在增强浅层网络的语义信息并加强深层特征的特征表达能力,最后应用注意力机制模块提高对重要信息的学习能力.实验结果表明,在PASCALVOC2007测试集检测的mAP(MeanAveragePrecision)值达到81.1%,对数据集中小目标的mAP值较原SSD提高了6.6%.
Abstract：FortheproblemthattheSingleShotMultiboxDetector(SSD)objectdetectionalgorithmhasinsufficientabilitytodetectsmalltargets,animprovedVisionFeatureFusionSSD(VFF-SSD)algorithmisproposedinwhichvisualmechanismandmulti-scalesemanticinformationfusionareadopted.Inordertoincreasethereceptivefieldoftheshallownetworkandimprovethefeatureextractionability,avisualmechanismisaddedtotheSSDshallowfeaturelayer.Then,newfeaturelayersisobtainedbyusingtheimprovedpathaggregationnetwork(PANet)multi-scalefeaturefusionnetworkandthedeepfeatureenhancementnetwork,toenhancethesemanticinformationoftheshallownetworkandenhancethefeatureexpressionabilityofthedeepfeatures.Finally,theattentionmechanismmoduleisappliedtoimprovethelearningabilityofimportantinformation.Theexperimentalresultsshowthatthemeanaverageprecision(mAP)valuedetectedinthePASCALVOC2007testsetreaches81.1%,andthemAPvalueforsmalltargetsinthedatasetis6.6%higherthanthatoftheoriginalSSD.
作者：武德彬 刘笑楠 刘振宇 杨娜Author：WUDebin LIUXiaonan LIUZhenyu YANGNa
作者单位：沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳110870
刊名：电讯技术
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(2)
分类号：TP391.41
关键词：小目标检测 深度学习 视觉机制 多尺度语义信息 注意力机制
Keywords：smallobjectdetection deeplearning visionmechanism multi-scalesemanticinformation attentionmechanism
机标分类号：TP391TP18TN722.75
在线出版日期：2024年3月5日
基金项目：辽宁省自然科学基金融合视觉机制和多尺度特征的小目标检测算法[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(2)武德彬 刘笑楠 刘振宇 杨娜针对SSD(SingleShotMultiBoxDetector)目标检测算法对小目标检测能力不足的问题,提出一种引入视觉机制和多尺度语义信息融合的VFF-SSD(VisionFeatureFusionSSD)改进算法.为了增大浅层网络的感受野提高特征提取能力...参考文献和引证文献
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