基于注意力机制和特征融合的SSD目标检测算法
computer engineering & Software（2020）
Abstract
为提高SSD算法对于小目标的检测能力和定位能力,本文提出一种引入注意力机制和特征融合的SSD算法.该算法在原始SSD模型的基础上,通过将全局池化操作作用于高层的不同尺度的特征图上,结合注意力机制筛选出需要保留的信息.为提高对小目标的检测精度,本文引入反卷积和特征融合的方式,提高对小目标的检测能力.通过在PASCAL VOC数据集上的实验表明,该算法有效的提升了对小目标识别的准确率,改善了漏检的情况,大幅度提升了检测精度和算法的鲁棒性.
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