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融合上下文信息特征的小目标检测方法
文献摘要：
由于小目标有限的分辨率和表观信息,其检测任务一直是计算机视觉领域的挑战性工作.在解决这一问题时,现有大多数方法为了提高精度而牺牲了速度.在论文中,为了提高小目标检测精度,同时保证检测速度,提出了一种在卷积网络中引入上下文信息的特征融合方法,即Contextual Fused Network(简称CF-Net).CF-Net引入了上下文信息,并且只在浅层进行特征融合,这样既能提高小目标的检测精度,又能保证检测速度.实验结果表明,在小目标检测上,CF-Net在PASCAL VOC2007上获得的mAP为78.9,比目前主流的单点检测器SSD提高了2％.CF-Net模型测试速度为40 fps,比现有小目标检测器DSSD高26.4 fps.
文献关键词：
小目标检测;特征融合;上下文信息;CF-Net
中图分类号：
作者姓名：
姚广华;吴训成;张雪翔;侍俊
作者机构：
上海工程技术大学机械与汽车工程学院 上海 201620;32128部队 济南 250000
文献出处：
引用格式：
[1]姚广华;吴训成;张雪翔;侍俊-.融合上下文信息特征的小目标检测方法)[J].计算机与数字工程,2022(05):1018-1022
A类：
B类：
上下文信息,信息特征,小目标检测,目标检测方法,标有,计算机视觉,提高精度,高小,检测精度,检测速度,卷积网络,特征融合,融合方法,Contextual,Fused,Network,CF,层进,PASCAL,VOC2007,mAP,比目,单点,点检,模型测试,测试速度,fps,目标检测器,DSSD
AB值：
0.337381
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