基于改进密集网络与二次回归的小目标检测算法

来源 :计算机工程 | 被引量 : 6次 | 上传用户：edgesoft_h

【摘要】

：

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

【作者】

：

奚琦张正道彭力

【机构】

：

江南大学物联网工程学院

【出处】

：

计算机工程

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

单激发探测器检测算法深度学习小目标检测密集网络二次回归 Single Shot Detector(SSD)detection algorith

【基金项目】

：

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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