基于自适应感受野的DC-SSD目标检测算法

来源 :工业控制计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shui__hen

【摘要】

：

传统卷积神经网络中,卷积单元缺乏对几何变换的处理能力,导致在检测不规则形状的目标时,提取的物体特征不够完整,降低了目标检测算法的性能。针对此问题,提出了一种基于自适

【作者】

：

郭正华陈立福

【机构】

：

长沙理工大学电气与信息工程学院

【出处】

：

工业控制计算机

【发表日期】

：

2019年5期

【关键词】

：

可变形卷积卷积神经网络 SSD 自适应感受野

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年基金(41201468);湖南省教育厅优秀青年项目(16B004)

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传统卷积神经网络中,卷积单元缺乏对几何变换的处理能力,导致在检测不规则形状的目标时,提取的物体特征不够完整,降低了目标检测算法的性能。针对此问题,提出了一种基于自适应感受野的DC-SSD(Deformable Convolution Single Shot multibox Detector)目标检测算法。该方法在原始SSD框架的每一个池化层后面增加一个可变形卷积层,用来学习特征偏移量,使卷积单元以自适应感受野的方式学习不同几何变形物体的特征,从而提升检测算法性能。利用该算法在VOC2007数据集上进行实

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