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基于改进SSD的海洋生物检测算法

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为了满足海洋生物检测对精度和实时性的要求,提出了一种基于改进SSD算法(single shot multibox detector)的海洋生物检测算法.针对SSD算法浅层特征层语义信息不足、小目标检测效果差等问题,设计了特征融合模块和特征增强模块.特征融合模块通过融合不同特征层,丰富了浅层特征层的语义信息以及深层特征层的细节信息,综合上下文信息提高检测效果.为了进一步提高浅层特征层的语义信息,提出了特征增强模块,通过引入空洞卷积以及多尺度的卷积核,综合不同感受野信息以提高改进算法对小目标的检测效果.改进算法在仅增加少量计算量和参数量的情况下,全面提高了算法对海洋生物目标的检测准确率.结果表明,改进算法在海洋生物数据集中的平均精度(mAP)达80.8％,比原始网络提高了5％,检测速度(FPS)为74,略低于SSD算法,但远高于其他改进算法.改进算法能在保持实时性的同时取得较高的检测精度,能够满足海洋生物检测要求.
Marine Organism Detection Algorithm Based on Improved SSD

邓权、林明星

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山东大学 机械工程学院,山东 济南 250061

高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东 济南 250061

机械工程国家级实验教学示范中心,山东 济南 250061

SSD 小目标 特征融合 特征增强 实时性

山东省自然科学基金山东省重点研发计划

ZR2020ME2672019JZZY020703

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.04.009

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(4)
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