基于双向融合SSD的目标检测算法

李福进; 孟路达; 任红格

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基于双向融合SSD的目标检测算法

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由于无人驾驶目标检测技术中对于小目标检测精度差、检测速度慢,降低了无人驾驶技术的安全性,实时性差.文中提出一种双向融合的SSD目标检测算法.该算法主要从两方面对SSD算法进行改进:使用基于深度可分解卷积的MobileNet代替传统的VGG-16网络作为SSD的主干网络提取特征,减小模型体积,大大地降低了计算量,提高了检测速度.该模型选取特定特征层,每一特征层经过递归执行核心模块和净化模块后的双向特征融合,组成分叉特征金字塔结构,递归地从深层和浅层双向循环语义和空间信息,有助于提高小目标检测精度.采用Tensorflow深度学习框架设置网络进行实验,在PASCAL VOC和COCO数据集上的实验结果表明,该算法在检测精度与检测速度上均有显著的提高,为无人驾驶技术的安全性与实时性提供了更好的保障.

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来源
《现代电子技术》 |2021年第19期|81-84|共4页
作者
李福进; 孟路达; 任红格;
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作者单位

华北理工大学电气工程学院河北唐山 063200;

华北理工大学电气工程学院河北唐山 063200;

华北理工大学电气工程学院河北唐山 063200;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN711-34;
关键词
无人驾驶; 深度学习; 卷积神经网络; 目标检测; MobileNet; 双向融合; 分叉特征金字塔; 小目标;

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