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FASSD:基于特征扩展融合的SSD优化模型

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SSD(Single Shot MultiBox Detector)是目标检测领域内重要的算法之一,在检测精度与速度上都取得了较好的结果.针对SSD单层感受野不足,特征分辨能力差的问题,提出了FASSD优化模型(SSD with Feature Fusion Atrous).FASSD模型通过对特征金字塔与预测器的改造,使模型在扩展感受野的同时能更充分的学习特征金字塔所带来的多尺度特征.在PASCAL VOC数据集上,FASSD取得了82.5％的mAP,相比于原始SSD提高了7.6％.
FASSD: SSD with feature fusion atrous

孙楠

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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006

江苏省计算机信息处理技术重点实验室

机器视觉 目标检测 多尺度特征金字塔 空洞卷积

国家自然科学基金江苏省高校自然科学基金

6200225319KJA230001

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.03.007

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(3)
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