典型文献
基于多尺度语义信息融合的SSD小目标检测方法
文献摘要：
针对SSD目标检测算法对小目标检测精度不高的问题,提出一种多尺度特征融合的改进SSD小目标检测方法.通过在SSD特征层中增加一个特定大小的池化特征层,增强浅层网络关于小目标的位置与细节信息.在网络结构基础上引入空洞卷积与转置卷积,并将浅层网络特征图与深层网络特征图进行特征融合,在提高浅层特征层感受野的同时增强小目标信息提取能力.应用注意力机制模块提高对关键信息的检测.通过实验给出改进方法在PASCAL VOC2007数据集上的检测mAP值,经对比,对数据集中小目标的mAP值比原SSD方法提高3％.
文献关键词：
小目标检测;SSD方法;多尺度特征融合
中图分类号：
作者姓名：
武德彬;刘笑楠
作者机构：
沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳110870
文献出处：
引用格式：
[1]武德彬;刘笑楠-.基于多尺度语义信息融合的SSD小目标检测方法)[J].微处理机,2022(03):51-55
A类：
B类：
语义信息,信息融合,SSD,小目标检测,目标检测方法,目标检测算法,检测精度,多尺度特征融合,池化,细节信息,空洞卷积,转置卷积,网络特征,特征图,深层网络,感受野,目标信息,信息提取,注意力机制模块,关键信息,改进方法,PASCAL,VOC2007,mAP
AB值：
0.322015
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