基于卷积特征融合的通用目标检测方法

王伟; 潘秋羽; 王明明; 王道顺

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基于卷积特征融合的通用目标检测方法

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摘要

针对现有目标检测算法在检测时易受到图像尺度变化、目标间遮挡或截断等因素影响的问题,对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中不同层次的特征进行了研究,提出了一种融合深度网络卷积特征的目标检测算法.算法采用多阶段的特征复用和特征融合减少特征间相关性的损失,最终在PASCAL VOC 2007测试数据集上mAP(mean average precison,平均精度均值)值达到了84.21％;与未使用特征融合方法以及使用传统特征融合的方法相比,提出的方法将mAP分别提高了4.41％和2.71％.

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来源
《计算机应用研究》 |2020年第11期|3492-3495|共4页
作者
王伟; 潘秋羽; 王明明; 王道顺;
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作者单位

西安工程大学计算机科学学院西安710600;

西安工程大学计算机科学学院西安710600;

清华大学计算机科学与技术系北京100084;

西安工程大学计算机科学学院西安710600;

清华大学计算机科学与技术系北京100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
卷积神经网络; 特征融合; 特征复用; 特征相关性; 目标检测;

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