【摘 要】
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近年,深度学习引起众多学者的关注,卷积神经网络能够从图像中学习到更有效、更可靠的特征,这极大地推动了目标跟踪、行为检测、无人驾驶、人脸识别等研究领域的发展。传统目标检测算法获取的特征信息主要是低层信息,使得检测不准确,检测准确度较低。深度学习的发展,提出了一系列性能优良的目标检测算法,可利用多层网络模型从大量数据中学习抽象结构的特征信息,以此显著提高目标检测的精确度。本文针对SSD目标检测算法存在
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近年,深度学习引起众多学者的关注,卷积神经网络能够从图像中学习到更有效、更可靠的特征,这极大地推动了目标跟踪、行为检测、无人驾驶、人脸识别等研究领域的发展。传统目标检测算法获取的特征信息主要是低层信息,使得检测不准确,检测准确度较低。深度学习的发展,提出了一系列性能优良的目标检测算法,可利用多层网络模型从大量数据中学习抽象结构的特征信息,以此显著提高目标检测的精确度。本文针对SSD目标检测算法存在的问题做出了相关改进,本文的主要研究工作如下:1.提出了基于空间-通道注意力机制的改进SSD目标检测算法（SCSSD）,解决了经典目标检测SSD算法检测速率与精确度较低问题。该算法使用轻量级算法MobileNetV2替换SSD算法中核心特征提取网络VGG-16,从而使网络模型的参数量减少,缩短模型学习时间,提升检测速率。2.提出在SSDMobileNetV2深层网络中多次引入空间-通道注意力机制（scSE）,解决了 SSD算法在检测中当两个中型目标物体出现重叠时,将其检测成一个目标现象及小目标检测漏检问题,注意力机制可激活深层特征,以提高中小型目标的检测精准度,降低算法的损失值。实验结果表明,该算法与目前主流目标检测算法进行对比,本算法精确度与速度均有所提高。3.提出了基于上下文、注意力优化及特征融合的改进SSD算法,解决了特征图边缘信息不显著问题。该算法在各空间-通道注意力模块后与上下文、注意力优化、特征融合模块进行融合,整合上下文信息,增大特征图的感受野。利用特征融合模块使不同路径生成的高层特征与低层特征进行融合,增强目标物体的边缘特征信息,以提高检测框的精确度。实验结果表明,与改进前SCSSD算法实验对比,改进后算法在检测精度有所提升,检测框较改进前更精确。图[31]表[7]参[66]
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