注意力与跨尺度融合的SSD目标检测算法OA北大核心CSTPCD
SSD Object Detection Algorithm with Attention and Cross-Scale Fusion
为了进一步提升SSD算法的性能,解决SSD算法在进行多尺度预测时特征图信息不平衡和小目标识别难的问题,设计了即插即用的模块,充分融合不同尺度特征图包含的信息并建模特征图内的重要性关系,来增强特征图的表示能力.首先,设计了一种新颖的特征融合方法来解决跨尺度特征融合存在的信息差异问题.其次,根据池化金字塔的思想设计了一种深度特征提取模块来提取不同感受野的信息,从而提高模型对不同尺寸目标的检测能力.最后,为了进一步优化特征图,突出特征图对当前任务有效的…查看全部>>
李青援;邓赵红;罗晓清;顾鑫;王士同
江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122复旦大学 计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室,上海 200433张江实验室,上海 200120江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122
信息技术与安全科学
目标检测特征融合注意力机制深度学习
《计算机科学与探索》 2022 (11)
2575-2586,12
国家自然科学基金面上项目(61772239)上海市市级重大科技专项(2018SHZDZX01).
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