資料介紹
早前提出的one- stage類算法SSD,在主干網(wǎng)絡(luò)特征提取方面,經(jīng)過3x3的卷積之后會造成計算通道數(shù)増多。同時,在SSD中這些被提取出的特征直接生成特征圖并分別丟入預(yù)測模型中,導(dǎo)致層與層之間沒有很好的信息交融。在現(xiàn)實的檢測過程中,因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主導(dǎo)為大型目標,常常會忽略相對于大型物體更容易被漏檢的小型物體,導(dǎo)致小型被檢測物的檢測成功率較低。因此基于SSD進行研究,融λ了一種基于特征融合的感受野模型 Receptive Field Block。在特征提取的主干網(wǎng)絡(luò)上,基于感受視野特征提取融入特征融合模塊,以加強對小目標的檢測效果。該改進算法框架在ⅤOC公開數(shù)據(jù)集上的mAP為81.8%,在自制的針對小目標的航拍數(shù)據(jù)集上的mAP為82.8%,在犧牲了部分速度的情況下,在精度方面產(chǎn)生了較大的優(yōu)勢。
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