【摘 要】
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在机器视觉领域中,目标检测一直是重点研究的方向。目标检测在无人机,智能驾驶,智能航渡等领域有着广泛的应用。如何快速且准确的检测目标是目前目标检测算法面临的亟待解决的一个重要问题。2012年,Alex Net以巨大的精度提升获得ILSVRC分类比赛冠军,深度学习由此走入人们的视线。随着近几年的不断发展,深度学习已逐渐机器学习主流的研究方法,引导着人工智能的发展。基于卷积神经网络的目标检测算法主要可分
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在机器视觉领域中,目标检测一直是重点研究的方向。目标检测在无人机,智能驾驶,智能航渡等领域有着广泛的应用。如何快速且准确的检测目标是目前目标检测算法面临的亟待解决的一个重要问题。2012年,Alex Net以巨大的精度提升获得ILSVRC分类比赛冠军,深度学习由此走入人们的视线。随着近几年的不断发展,深度学习已逐渐机器学习主流的研究方法,引导着人工智能的发展。基于卷积神经网络的目标检测算法主要可分为基于候选区域推荐的两阶段目标检测算法和基于回归预测的单阶段目标检测算法。两种算法于精度和速度中各有所取。SSD(Single Shot multi-boxes Detection)是目前兼顾精度和速度最好的目标检测方法之一。本文在该方法的基础上,引入注意力机制作为一个弱的候选推荐区域方案用于受检测特征的增强。(1)本文引入注意力机制特征图替代区域候选方案,结合SSD检测方案,提出了一种改进的候选区域算法(R-SSD)用以提升精度。(2)本文结合SSD提出了一种基于多尺度注意力特征(MA-SSD)的快速检测的算法。在保证检测速度的同时提升精度。一方面,结合注意力机制和上下文信息强化特征用以增强受检测特征;另一方面,通过共享多尺度下采样层,降低计算量。
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