一种特征由深到浅叠加融合的多尺度目标检测模型

陈海燕; 李春尧

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一种特征由深到浅叠加融合的多尺度目标检测模型

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基于深度学习的特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN)仅采用一次上采样与相邻层特征融合的方法,存在浅层网络与深层网络特征关联性不强,多层网络特征融合不充分的问题,影响多尺度目标检测精度。对此,将主干网络中提取的特征进行由深到浅的叠加融合,并对特征金字塔中得到的特征进行补充叠加融合。此外,为进一步提高检测器对目标特征的识别能力,对每次叠加融合后得到的特征通过non-local网络进行特征增强。以PASCAL VOC为数据集的目标检测实验结果表明,所提目标检测模型对数据集中所有类别目标的平均检测精度(mean Average Precision,mAP)为80.6%,对行人类别的检测精度(Average Precision,AP)为81.3%,较FPN网络分别提高了2.4%和2.8%,有效提高了多尺度目标检测精度。

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来源
《传感技术学报》 |2022年第10期|1375-1381|共7页
作者
陈海燕; 李春尧;
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作者单位

兰州理工大学计算机与通信学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
深度学习; 目标检测; 特征融合; 多尺度;

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