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采用动态样本分配的特征融合目标检测算法OA北大核心CSTPCD

Feature Fusion Target Detection Algorithm Using Dynamic Sample Assignment

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针对轻量级目标检测算法SSD-Lite检测精度低、对小目标预测能力差等问题,提出了一种采用动态样本分配策略的多尺度特征融合目标检测算法.在轻量级目标检测算法SSD-Lite的颈部网络引入特征金字塔结构(feature pyramid network,FPN),并对其进行轻量化设计,同时引入残差特征增强模块(residual feature augmentation,RFA),采用残差分支注入不同空间的上下文信息来改善高层特征的特征表达,以提升网络…查看全部>>

A multi-scale feature fusion target detection algorithm with dynamic sample allocation strategy is proposed to address the problems of low detection accuracy and poor prediction ability of small targets in the lightweight target detec-tion algorithm SSD-Lite.Firstly,the feature pyramid network(FPN)is introduced in the neck network of the lightweight target detection algorithm SSD-Lite and designed to be lightweight,while the residual feature augmentation(RFA…查看全部>>

牛文涛;王鹏;陈遵田;李晓艳;郜辉;孙梦宇

西安工业大学 电子信息工程学院,西安 710021西安工业大学 发展规划处,西安 710021西安机电信息技术研究所,西安 710065西安工业大学 电子信息工程学院,西安 710021西安工业大学 电子信息工程学院,西安 710021西安工业大学 光电工程学院,西安 710021

计算机与自动化

特征金字塔结构残差特征增强模块轻量级注意力机制动态样本分配策略

feature pyramid structureresidual feature augmentatione modulelightweight attention mechanismdynamic sample assignment strategy

《计算机工程与应用》 2024 (15)

211-220,10

国家自然科学基金(62171360)陕西省科技厅重点研发计划(2022GY-110)西安工业大学校长基金面上培育项目(XGPY200217)西安市智能兵器重点实验室项目(2019220514SYS020CG042)国家重点研发计划(2022YFF0604900)2022年度陕西高校青年创新团队项目山东省智慧交通重点实验室项目(筹).

10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0254

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