[发明专利]一种基于BSSD的目标检测方法与装置在审
| 申请号： | 201910084798.5 | 申请日： | 2019-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN109858547A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 杨鹏;陈飞翔;李幼平;万兵 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BSSD(Bidirection Single Shot Multibox Detector)的目标检测方法与装置，其中BSSD网络模型基于SSD网络模型构建，先通过线性插值将相对较低的高层特征层与其之前的SSD用于检测最小目标的特征层进行融合，再通过passthrough的方法将相对较高的低层特征层与融合后的特征层进行拼接以得到用于小目标检测的特征层；改进后的BSSD能够充分利用各网络层所提取的特征信息，有效改善SSD没有使用高层特征语义信息的问题，并且进一步对SSD默认框的设置方式和模型训练时的数据扩增策略中的采样比例进行修改，以提高模型对小目标的检测能力。所以本发明改进后的BSSD相较于SSD对小目标检测具有更好的检测效果，并具有更优良的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 小目标 特征层 检测 高层特征 目标检测 网络模型 低层特征 模型训练 设置方式 特征信息 语义信息 融合 鲁棒性 网络层 采样 构建 扩增 拼接 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于BSSD的目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)将训练集的图像进行去均值处理并归一化到指定的大小；(2)利用训练集对构建的BSSD网络模型进行训练；所述BSSD网络模型基于SSD网络模型构建，通过线性插值将相对较低的高层特征层与其之前的SSD用于检测最小目标的特征层进行融合，并通过passthrough的方法将相对较高的低层特征层与融合后的特征层进行拼接得到用于小目标检测的特征层；(3)利用训练好的BSSD网络模型对测试图像中的目标进行检测，根据设置的阈值剔除检测置信度较低的检测框，并通过非极大值抑制的方法进一步减少检测框数目，对检测出的目标进行标注。
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