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基于功能保持的特征金字塔目标检测网络
徐成琪1; 洪学海1
2020
发表期刊模式识别与人工智能
ISSN1003-6059
卷号33.0期号:006页码:507
摘要针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块有效保留高层的强语义信息,增强底层特征图对小目标的表示能力.再利用网络两个阶段的特征描述目标,提升检测精度.最后,充分利用上下文信息进一步增强对多尺度目标的判别能力.在PASCAL VOC公共数据集上的实验表明,文中网络检测效果较优.同时,通过检测效果图可看出,文中网络在目标遮挡、模糊等情况下的检测效果也较优.
关键词功能保持 特征融合 二阶段检测 特征金字塔网络
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/34419
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.中国科学院大学
3.上饶市中科院云计算中心大数据研究院研发中心
4.中国科学院计算机网络信息中心
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
徐成琪,洪学海. 基于功能保持的特征金字塔目标检测网络[J]. 模式识别与人工智能,2020,33.0(006):507.
APA 徐成琪,&洪学海.(2020).基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.模式识别与人工智能,33.0(006),507.
MLA 徐成琪,et al."基于功能保持的特征金字塔目标检测网络".模式识别与人工智能 33.0.006(2020):507.
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