文献类型：期刊文章

作　　者：陈冰曲[1] 邓涛[1,2]

CHEN Bingqu;DENG Ta(School of Aeronautics,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China)

机构地区：[1]重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074 [2]重庆交通大学航空学院,重庆400074

出　　处：《重庆理工大学学报（自然科学）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51305473;517050501)

年　　份：2019

卷　　号：33

期　　号：1

起止页码：58-63

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：车辆目标检测中,原始SSD(Single Shot Multi Box Detector)算法区域候选框尺度分布与特定的车辆数据集存在着偏差、冗余,导致检测准确度低,且相互重叠的目标检测较弱。重新设计了SSD算法的区域候选框,使其更符合特定数据集的分布,并在SSD算法的损失函数基础上增加排斥损失提高对重叠目标检测。实验对比原始SSD网络和改进型SSD网络。结果表明:在检测的类别置信度为0. 6条件下,改进型SSD网络检测的mAP值为91. 79%,重叠目标检测的mAP为86. 36%,相比于原始SSD算法分别提高了4. 3%和3%。

关 键 词：车辆 SSD算法  区域候选框  排斥损失  实验  

分 类 号：U461.91]