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改进SSD算法的多目标检测
被引量:
9
1
作者
马原东
罗子江
+4 位作者
倪照风
徐斌
吴凤娇
孙收余
杨秀璋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第23期23-30,共8页
目标检测作为计算机视觉的核心,在人脸识别、人脸跟踪、大规模场景识别等方面具有广泛应用,其中Onestage领域的SSD算法检测速度和检测性能较为突出,但在环境较为复杂的多目标检测情况下仍会出现误检和漏检。针对这一问题,提出一种改进SS...
目标检测作为计算机视觉的核心,在人脸识别、人脸跟踪、大规模场景识别等方面具有广泛应用,其中Onestage领域的SSD算法检测速度和检测性能较为突出,但在环境较为复杂的多目标检测情况下仍会出现误检和漏检。针对这一问题,提出一种改进SSD算法的多目标检测方法,通过优化SSD内部网络和提高样本适用性的方式改善检测性能;其中,采用修改网络输出和添加抗旋转层ARConv来统一网络结构,降低模型训练时间,减少漏检;并提出P-NMS算法和限制函数优化训练样本,减少误检;在测试阶段,提出单张图片批量测试方法,有效提高模型召回率。实验结果表明,改进后算法具有更强的鲁棒性,并且能有效降低误检、漏检率提升网络性能。
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关键词
多目标检测
SSD算法优化
抗旋转卷积层(ARConv)
概率非极大值抑制(P-NMS)算法
图片批量测试
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题名
改进SSD算法的多目标检测
被引量:
9
1
作者
马原东
罗子江
倪照风
徐斌
吴凤娇
孙收余
杨秀璋
机构
贵州财经大学信息学院
北京盛开互动科技有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第23期23-30,共8页
基金
国家自然科学基金(No.11664005)
贵州省科技计划项目(黔科合基础[2019]1041,黔科合基础[2020]1Y021,黔科合基础[2020]1Y279)
贵州省研究生教育创新计划项目(黔教合YJSCXJH[2019]066)。
文摘
目标检测作为计算机视觉的核心,在人脸识别、人脸跟踪、大规模场景识别等方面具有广泛应用,其中Onestage领域的SSD算法检测速度和检测性能较为突出,但在环境较为复杂的多目标检测情况下仍会出现误检和漏检。针对这一问题,提出一种改进SSD算法的多目标检测方法,通过优化SSD内部网络和提高样本适用性的方式改善检测性能;其中,采用修改网络输出和添加抗旋转层ARConv来统一网络结构,降低模型训练时间,减少漏检;并提出P-NMS算法和限制函数优化训练样本,减少误检;在测试阶段,提出单张图片批量测试方法,有效提高模型召回率。实验结果表明,改进后算法具有更强的鲁棒性,并且能有效降低误检、漏检率提升网络性能。
关键词
多目标检测
SSD算法优化
抗旋转卷积层(ARConv)
概率非极大值抑制(P-NMS)算法
图片批量测试
Keywords
multi-target detection
optimization of Single Shot MultiBox Detector(SSD)algorithm
Anti Rotation Convolution(ARConv)
Probability-Non Maximum Suppression(P-NMS)algorithm
picture batch testing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进SSD算法的多目标检测
马原东
罗子江
倪照风
徐斌
吴凤娇
孙收余
杨秀璋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
9
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