基于深度学习的管制物品自动检测算法研究

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kniba98

【摘要】

：

提出一种对图片分区域检测的特征融合目标检测算法。利用角度旋转方法对数据集进行扩增;在Single Shot MultiBox Detector(SSD)算法的基础上,采用多尺度特征融合的方法在浅层特征图中融合更深层的特征,以扩大浅层特征图的感受野,提高小目标的检测精度;当输入图片较大时,如大于1024pixel×1024pixel,对目标图像进行分区域检测。为了验证该算法的精度,选择VOC2007

【作者】

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吉祥凌吴军易见兵张晓光

【机构】

：

江西理工大学信息工程学院,上海英迈吉东影图像设备有限公司

【出处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2019年18期

【关键词】

：

探测器管制物品自动检测 SSD 特征融合小目标 detectors controlled items automatic detection SSD fe

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2016YFC0800500),江西省自然科学基金(20181BAB202004),江西省教育厅科技项目(GJJ170515),江西理工大学科研基金(NSFJ2015-K14).

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