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一种基于SSD改进的小目标检测算法
【摘要】 本文为了提高其检测的准确性和模型的稳定性,对原始算法SSD进行了研究,在此基础上提出了两处改进。一是改进了SSD的匹配策略,使得不同尺寸的物体都能匹配到相同数量的高质量正样本,从而改善训练过程。二是将预测背景的任务从原方法的多分类器中分离出来,从而避免了因背景类别的特殊性造成的样本数量不均衡问题,使得模型的预测精度得到提升。经过两处改进后,实验结果表明特别是在小目标的检测方面,相比原方法在Pascal VOC 2007和2012数据集上的精度得到了显著的提高。可见改进之后的方法在提高其准确率和稳定性方面具有显著的效果。
- 【文献出处】 电子技术与软件工程 ,Electronic Technology & Software Engineering , 编辑部邮箱 ,2020年12期
- 【分类号】TP391.41;TP181
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