【摘 要】
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基于单激发探测器(SSD)的小目标检测算法实时性较差且检测精度较低。为提高小目标检测精度和鲁棒性,提出一种结合改进密集网络和二次回归的小目标检测算法。将SSD算法中骨干网络由VGG16替换为特征提取能力更强且速度更快的DenseNet,利用基于区域候选的检测算法中默认框由粗到细筛选的回归思想设计串级SSD网络结构,在区分目标和背景后进行常规目标分类和位置回归,以获取精确的默认框信息并达到小目标检测
【基金项目】
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国家自然科学基金(61873112),国家重点研发计划(2018YFD0400902),教育部-中国移动科研基金(MCM20170204)
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基于单激发探测器(SSD)的小目标检测算法实时性较差且检测精度较低。为提高小目标检测精度和鲁棒性,提出一种结合改进密集网络和二次回归的小目标检测算法。将SSD算法中骨干网络由VGG16替换为特征提取能力更强且速度更快的DenseNet,利用基于区域候选的检测算法中默认框由粗到细筛选的回归思想设计串级SSD网络结构,在区分目标和背景后进行常规目标分类和位置回归,以获取精确的默认框信息并达到小目标检测中正负样本比例均衡。在此基础上,使用特征图尺度变换方法在不增加参数量情况下完成特征图融合,同时通过K-m
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