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基于改进SSD算法的航拍目标检测算法研究
文献摘要：
研究基于深度学习技术的无人机航拍图像目标检测算法,首先介绍目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector),并对其特征提取网络进行改进,采用稠密特征提取网络替换原网络的主干特征提取网络,提高算法的特征提取能力,从而提升了算法的检测精度.针对网络实时性问题,在算法中引入分组卷积,极大地减少了网络参数量,提升了网络推理速度.为解决训练中出现的正负样本不均衡问题,利用焦点损失(Focal Loss)改进了原算法的损失函数,进一步提升了网络的收敛速度和精度.最后,通过仿真验证了改进算法在目标检测精度上的优越性.
文献关键词：
人工智能;深度学习;目标检测;图像处理;无人机航拍
中图分类号：
作者姓名：
黄奕川;李凉海;马纪军;崔慧敏
作者机构：
北京遥测技术研究所 北京 100076
文献出处：
引用格式：
[1]黄奕川;李凉海;马纪军;崔慧敏-.基于改进SSD算法的航拍目标检测算法研究)[J].遥测遥控,2022(03):79-85
A类：
B类：
SSD,目标检测算法,算法研究,深度学习技术,无人机航拍图像,图像目标检测,Single,Shot,MultiBox,Detector,稠密,主干特征提取网络,特征提取能力,检测精度,分组卷积,网络参数,参数量,推理速度,正负样本,样本不均衡,均衡问题,焦点损失,Focal,Loss,损失函数,收敛速度,仿真验证,改进算法
AB值：
0.414675
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