电讯技术

作者：武德彬,刘笑楠,刘振宇,杨娜

单位：(沈阳工业大学 信息科学与工程学院，沈阳 110870)

关键词：小目标检测；深度学习；视觉机制；多尺度语义信息；注意力机制；

基金：辽宁省自然科学基金（20180520022）

针对SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法对小目标检测能力不足的问题，提出一种引入视觉机制和多尺度语义信息融合的VFF-SSD(Vision Feature Fusion SSD)改进算法。为了增大浅层网络的感受野提高特征提取能力，首先在SSD浅层特征层中加入视觉机制，然后利用改进PANet(Path Aggregation Network)多尺度特征融合网络与深层特征增强网络得到新的特征层，旨在增强浅层网络的语义信息并加强深层特征的特征表达能力，最后应用注意力机制模块提高对重要信息的学习能力。实验结果表明，在PASCAL VOC2007测试集检测的mAP(Mean Average Precision)值达到81.1%，对数据集中小目标的mAP值较原SSD提高了6.6%。

来源：2024年第2期

《电讯技术》期刊编辑部

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