基于Bi-SSD的小目标检测算法

针对目前目标检测技术中小目标检测困难问题, 提出了一种基于SSD (Single Shot multibox Detector) 改进的小目标检测算法Bi-SSD (Bi-directional Single Shot multibox Detector). 该算法为SSD的浅层特征设计了小目标特征提升模块, 在网络的分类和回归部分结合多尺度特征融合方法和BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network) 结构, 设计了6尺度BiFPN分类回归子网络. 实验结果表明, 在PASCAL VOC和MS COCO目标检测数据集上Bi-SSD相比原始的SSD算法有更好的检测性能. 其中VOC2007+2012上Bi-SSD算法的mAP指标达到了78.47%相较SSD算法提升了1.34%, 在COCO2017上Bi-SSD算法的mAP达到26.4%提升了接近2.4%.