典型文献
基于改进SSD算法的遥感图像目标检测研究
文献摘要：
针对传统的SSD(Single Shot Multibox Detector)目标检测算法在进行遥感图像检测时产生的漏检、误检率高等问题,提出一种改进的SSD算法来提升对遥感图像的检测精度.首先,使用实时高效目标检测骨干网络VoVNet替换特征提取网络VGG16,并融入残差结构解决VoVNet网络退化问题,从而提升网络性能.其次,引入自注意力机制来捕获多尺度的局部和全局信息,得到更丰富的图像语义特征.针对遥感图像样本尺寸特点,利用先验信息进行锚框设计,而后在网络训练中通过基于IoU优化的锚框补选增强使小目标信息得到充足的训练,强化网络对小尺度目标的读取能力.实验结果证明:改进后的算法在遥感图像小目标检测上的mAP值比原始SSD提高了 11.56％,检测速度达到了 39.6 FPS,表明改进后的算法对遥感图像小目标有着很好的检测效果.
文献关键词：
遥感图像;小目标检测;自注意力机制;锚框设计
中图分类号：
作者姓名：
郑新科;钮焱;李军
作者机构：
湖北工业大学计算机学院,武汉 430068
文献出处：
引用格式：
[1]郑新科;钮焱;李军-.基于改进SSD算法的遥感图像目标检测研究)[J].激光杂志,2022(07):106-112
A类：
VoVNet,锚框设计
B类：
SSD,图像目标检测,Single,Shot,Multibox,Detector,目标检测算法,遥感图像检测,漏检,误检率,检测精度,骨干网络,特征提取网络,VGG16,残差结构,网络性能,自注意力机制,全局信息,语义特征,像样,先验信息,网络训练,IoU,补选,目标信息,小尺度目标,读取,小目标检测,mAP,检测速度,FPS,标有,检测效果
AB值：
0.355695
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