【摘 要】
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针对应用于嵌入式设备的轻量级目标检测算法,本文提出了一种基于特征融合的改进方案。针对目前MobileNetV2-SSD轻量级目标检测算法检测精度低、小目标检测效果差的问题,结合FPN特征金字塔的特征融合思想,选用了MobileNetV2-SSD中包含较多语义信息的3层特征层进行融合,利用多尺度检测的原理,将融合后的特征层重新生成特征金字塔进行目标检测。使用PASCAL VOC 2007数据集对改进
【机 构】
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厦门理工学院光电与通信工程学院,中国科学院微电子研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61704143,No.62005232),福建省自然科学基金面上项目(No.2018J01566),厦门市青年创新基金(No.3502Z20206074)。
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针对应用于嵌入式设备的轻量级目标检测算法,本文提出了一种基于特征融合的改进方案。针对目前MobileNetV2-SSD轻量级目标检测算法检测精度低、小目标检测效果差的问题,结合FPN特征金字塔的特征融合思想,选用了MobileNetV2-SSD中包含较多语义信息的3层特征层进行融合,利用多尺度检测的原理,将融合后的特征层重新生成特征金字塔进行目标检测。使用PASCAL VOC 2007数据集对改进后的目标检测模型和原模型进行对比测试,其检测精度mAP相对原模型提高了3.9%,达到了76.5%,同时模
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