改进SSD特征融合的目标检测算法研究

作者：葛海波^*; 李强; 周婷; 黄朝锋

来源：计算机工程与应用, 2023, 59(22): 193-201.

• 目标检测
• SSD
• 特征连接
• 特征融合

针对目标检测在复杂环境下存在漏检和误检问题，提出一种在SSD(single shot multibox detector)算法中引入RFB(receptive field block)模块的方法，采用将Conv4＿3、FC7、Conv8＿2三个浅特征层进行特征连接的融合策略来检测小物体。加入空洞卷积层提高感受并获取更多目标尺度信息，利用网络结构连接浅层特征。在后三个深特征层Conv9＿2、Conv10＿2、Conv11＿2中使用反卷积模块进行特征融合，生成新的Conv9＿2和新的Conv10＿2，使用RFB模块减少参数计算来检测物体。经过NMS(non-maximum suppression)处理进行目标检测的分类与回归。在PASCAL VOC2007、CSV和COCO2017数据集上的实验结果表明，该算法的检测精度得到了提升，其mAP相比DSSD(deconvolutional SSD)提升6.6个百分点，比SSD提升12.1个百分点，检测速度为49.1 FPS，同时对复杂环境具有良好的鲁棒性以及实时检测能力。

• 出版日期2023
• 单位电子工程学院; 西安邮电大学