基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法

doi:10.16818/j.issn1001-5868.2019.01.022

CORC > 光电技术研究所 > 中国科学院光电技术研究所 > 光电探测与信号处理研究室（五室）

	基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法
	孙元辉[1]; 徐智勇[1]; 张建林[1]; 许涛[2]
刊名	半导体光电
	2019
卷号	40 期号:1 页码:108-111
关键词	深度学习目标检测特征融合方向性特征
DOI	10.16818/j.issn1001-5868.2019.01.022
文献子类	期刊论文
英文摘要	针对基于深度学习的目标检测网络模型多采用级联的卷积网络结构进行特征提取,没有很好地利用多尺度特征融合的信息,以及卷积往往采用方形卷积核而没有提取出具备方向性的特征等问题,提出了一种特征提取模块,采用不同大小形状的卷积核结合异性卷积核并行提取特征,并进行融合。该类结构相比于级联网络更能提取并融合目标的多尺度特征,同时提取具有方向性的特征。提出的特征增强型单步目标检测器(Feature Enhanced Single Shot Detector,FESSD)网络基于单步目标检测器(Single Shot Detector,SSD),修改了网络结构、加入特征提取模块并采用多层特征融合,在VOC0712数据集上大大提高了检测准确率。
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/9816]
专题	光电技术研究所_光电探测与信号处理研究室（五室）
作者单位	1.中国船舶工业系统工程研究院,北京100036 2.中国科学院光电技术研究所,成都610000
推荐引用方式 GB/T 7714	孙元辉[1],徐智勇[1],张建林[1],等. 基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法[J]. 半导体光电,2019,40(1):108-111.
APA	孙元辉[1],徐智勇[1],张建林[1],&许涛[2].(2019).基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法.半导体光电,40(1),108-111.
MLA	孙元辉[1],et al."基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法".半导体光电 40.1(2019):108-111.