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《計算機工程與設計》 2020年07期
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跨深度的卷積特征增強目標檢測算法

王若霄  徐智勇  張建林  
【摘要】:針對當前基于深度學習的目標檢測算法采取的特征圖融合方式存在缺陷,算法普遍不能很好地應對尺度變化等問題,提出一種跨深度卷積特征增強的目標檢測算法CDC-YOLO。對YOLOv3算法進行改進,針對多尺度預測層各自的特點采用與之適應的特征增強模塊,采用多通道的跨深度的卷積核并結合空洞卷積并行地提取特征,最終級聯起來。該模塊能充分利用多尺度多深度特征,形成統一的多尺度特征表達。在VOC2007test上的實驗結果表明,提出算法的mAP (均值平均精度)高達82.33%,比原始YOLOv3提升了約2%,且對尺度變化大的物體魯棒性更強。

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