论文研究-基于改进SSD的高效目标检测方法.pdf

为改善一阶段目标检测算法检测精度较差的缺陷，提出一种基于SSD的高效多目标定位检测算法FSD。该算法主要从两个方面对一阶段目标检测算法进行改进：设计了一个更高效的密集残差网络，即R-DenseNet，通过采用一种更窄的密集网络结构形式，在保持特征提取容量的同时降低了计算复杂度，从而提高了算法的检测和收敛性能；改进了损失函数，通过抑制易分样本在损失函数中的权重，提高算法的鲁棒性，改善了目标检测中样本失衡的现象。采用Tensorflow深度学习框架部署网络，并在搭载Nvidia Titan X的Ubuntu上开展实验，实验表明FSD在COCO和PASCAL VOC这两个目标检测数据集上上都取得了最高的检测精度，其中FSD300D的检测精度相比SSD300有3.7%提升，检测相率比SSD有10.87%提升。