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摘要
单次多边界框检测器(single shot multibox detector, SSD)算法因其性能优良已被应用于许多场景中，但该算法对小目标物体的检测精度偏低，主要原因是高层的语义信息没有被充分利用。为解决该问题，文章将其基础网络替换为残差网络(residual network, ResNet),同时融合深浅层的特征信息来增强浅层特征图的语义信息，此外还引入注意力模块，保留更多的目标特征信息，抑制无关信息，进一步提升对小目标物体的检测效果。在PASCAL VOC2007数据集上进行实验测试，平均精度均值为80.2%,优于其他SSD改进算法。由于增加了特征融合和注意力模块，所提算法检测速度有所下降，但相比于SSD改进算法，检测速度仍有明显的优势。
- 出版日期2023
- 单位合肥工业大学; 数学学院
