作者：韩俊; 任进深度学习目标检测行人检测ssd
摘要：针对现有SSD算法高层级的特征层其感受野较大,导致其特征提取的内容过于抽象,不利于小目标的检测,以及SSD算法中不同尺度的特征层难以互补融合等问题,本文提出了一种结合特征增强和多尺度特征的SSD行人检测算法。为了实现算法的高精度以及节省计算资源,本文采用的特征增强方法,不需要进行高层特征尺寸的调整,融合后的特征由于高层特征层的维数比较低,不需要再进行单独的降维操作,这样大大节省了网络损耗。为解决现有SSD浅层网络对小目标特征提取能力差以及现有SSD算法检测网络中部分候选区域横纵比不适合行人的情况,我们采用更加适合行人比例的多尺度候选区域。
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