典型文献
基于改进SSD的水下光学图像感兴趣目标检测算法研究
文献摘要：
针对轻量化目标模型SSD-MV2对水下光学图像感兴趣目标检测精度低的问题,该文提出一种通道可选择的轻量化特征提取模块(SEB)和一种卷积核可变形、通道可选择的特征提取模块(SDB).与此同时,利用SEB模块和SDB模块分别重新设计了SSD-MV2的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV2SDB,并为其选择了合理的基础网络扩张系数和附加特征提取网络SDB模块数量.在水下图像感兴趣目标检测数据集UOI-DET上,SSD-MV2SDB比SSD-MV2检测精度提高3.04％.实验结果表明,SSD-MV2SDB适用于水下图像感兴趣目标检测任务.
文献关键词：
水下光学图像感兴趣目标检测;SSD;MobileNet V2;可变形卷积;通道可选择
中图分类号：
作者姓名：
李宝奇;黄海宁;刘纪元;刘正君;韦琳哲
作者机构：
中国科学院声学研究所 北京 100190;中国科学院先进水下信息技术重点实验室 北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]李宝奇;黄海宁;刘纪元;刘正君;韦琳哲-.基于改进SSD的水下光学图像感兴趣目标检测算法研究)[J].电子与信息学报,2022(10):3372-3378
A类：
水下光学图像感兴趣目标检测,MV2,通道可选择,MV2SDB,UOI
B类：
SSD,目标检测算法,算法研究,目标模型,检测精度,轻量化特征提取,取模,SEB,卷积核,重新设计,加特,特征提取网络,记作,扩张系数,水下图像,检测数据集,DET,MobileNet,可变形卷积
AB值：
0.166113
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