基于多尺度联合权重分配的目标检测算法

针对SSD(single shot multibox detector)算法在复杂交通场景下对交通标志小目标识别效果不佳的问题,提出一种基于多尺度特征互补和重点特征信息挖掘(multi-scale feature complementary fusion and key feature information mining SSD,MK-SSD)的目标检测改进算法。利用跨阶段局部网络设计多尺度特征互补模块,同时构建多路径特征融合网络,有效提升浅层网络对小目标的特征提取能力。设计联合权重分配模块,将感知域与重点信息挖掘相结合,更高效地利用重点特征信息并抑制对非重点信息的关注度。利用轻量化残差块对预测网络进行改进,提升目标检测能力。经实验分析,改进后的算法在自制交通标志数据集上平均准确率达到89.64%,在保证实时性的同时,相较于YOLO系列和SSD系列算法拥有更高的检测精度,能检测出大部分SSD网络漏检的小目标。