典型文献
面向小目标检测的机器视觉实验项目改进设计
文献摘要：
目标检测是计算机视觉实践课程中重要的实验项目,尤其是小目标检测是该领域的难点.针对实验中常用的SSD模型存在的小目标检测能力不足等问题,提出采用特征图融合的方法改进特征金字塔的结构.在不改变特征图通道数的前提下,对底层特征图通过上采样和卷积操作,增强细节信息的表征能力,构成新的特征金字塔进行训练和预测.在VOC数据集上的测试结果表明:相较于SSD模型,改进模型对不同大小目标的检测精度都有提升,小目标的检测精度提升一倍以上,并且改善了SSD模型存在的漏检和误检问题.通过模型的优化和对比,加深了学生对目标检测原理的理解,提高了学生解决实际问题的能力,促进了计算机视觉实践课程的建设.
文献关键词：
计算机视觉;实验设计;目标检测;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
杨哲;卜子渝
作者机构：
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,江苏 苏州 215006;江苏省大数据智能工程实验室,江苏 苏州 215006
文献出处：
引用格式：
[1]杨哲;卜子渝-.面向小目标检测的机器视觉实验项目改进设计)[J].实验技术与管理,2022(09):64-70
A类：
B类：
小目标检测,机器视觉,实验项目,项目改进,改进设计,计算机视觉,视觉实践,实践课程,SSD,检测能力,特征图,图融合,方法改进,改进特征,特征金字塔,改变特征,通道数,底层特征,上采样,卷积操作,细节信息,表征能力,VOC,改进模型,同大,检测精度,精度提升,一倍,漏检,模型的优化,检测原理,解决实际问题,实验设计,特征融合
AB值：
0.443978
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