改进SSD算法的小目标检测研究

陈德海; 孙仕儒; 王昱朝; 雷志军

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)03-0065-04

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改进SSD算法的小目标检测研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 改进SSD算法的小目标检测研究
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- 传感器与微系统 2023年第3期页码：65-68+72
- 作者机构：
  
  江西理工大学电气工程与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61463020,61763015)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)03-0065-04
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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陈德海, 孙仕儒, 王昱朝, 等. 改进SSD算法的小目标检测研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(3):65-68+72.
陈德海, 孙仕儒, 王昱朝, 等. 改进SSD算法的小目标检测研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(3):65-68+72. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)03-0065-04.

DOI：

摘要

针对SSD目标检测算法在实际的复杂的检测背景下存在着小目标错检和漏检率较高、小目标特征信息不足的缺点，提出一种改进的SSD算法。受特征金字塔网络(FPN)启发，设计特征融合模块(FFM)

将SSD网络的高分辨率的低层特征图与高语义信息的高层特征图进行融合，由此保留了特征图的上下文信息，提高了多尺度小目标特征信息的提取能力；通过引入注意力机制构建特征注意力模块(FAM)

将融合后的特征层通过FAM

学习重要特征并抑制不必要特征，提高了网络的表示能力。通过在公开的PASCAL VOC(2007+2012)数据集上进行实验，改进的模型平均精度均值(mAP)达到79.9%

与改进前的SSD算法相比，提高了4.24%

减少了错检和漏检的情况，使得改进后的SSD算法具有较强的鲁棒性，提升了目标检测性能。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于高表征能力特征处理模块的小目标检测[J]. 向华桥;崔文超;刘世焯;孙水发.计算机工程与设计,2021(05)

基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法[J]. 刘硕;葛愿;李媛媛;胡俊祥;叶刚.传感器与微系统,2021(02)

复杂背景下的小目标检测算法[J]. 郑浦;白宏阳;李伟;郭宏伟.浙江大学学报(工学版),2020(09)

基于注意力机制和深度恒等映射的人脸识别[J]. 杨壮;吴斌;廉炜雯;韩兴.传感器与微系统,2020(09)

改进的SSD算法及其对遥感影像小目标检测性能的分析[J]. 王俊强;李建胜;周学文;张旭.光学学报,2019(06)

基于多尺度融合SSD的小目标检测算法[J]. 赵亚男;吴黎明;陈琦.计算机工程,2020(01)

视觉目标跟踪方法研究综述[J]. 葛宝义;左宪章;胡永江.中国图象图形学报,2018(08)

基于深度学习的复杂环境下多目标检测方法研究[D]. 朱玉刚.杭州电子科技大学,2019(01)

Research on Face Detection Based on Deep Learning[J]. Zhuoran Li.World Scientific Research Journal,2020(3)

Target Detection Algorithm Introducing Attention Mechanism: Attention_SSD[J]. Luling Duan.International Core Journal of Engineering,2020(7)

Squeeze-and-Excitation Networks[J]. Hu Jie;Shen Li;Albanie Samuel;Sun Gang;Wu Enhua.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2019

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