文献类型：期刊文章

作　　者：刘建男[1] 聂凯[1]

LIU Jiannan;NIE Kai(No.92124 Unit of PLA,Dalian 116000,China)

机构地区：[1]中国人民解放军92124部队,辽宁大连116000

出　　处：《电光与控制》

基　　金：装发预研基金(61400010109)。

年　　份：2021

卷　　号：28

期　　号：9

起止页码：30-33

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对目标检测领域对高检测精度和高检测速度共存的需求,提出了一种单阶段目标检测算法即性能平衡的YOLO算法(B-YOLO),该算法首先引入空间注意力机制,利用多尺度最大池化层增大感受野范围;然后采用跨阶段局部连接结构和直通层优化主干网络结构,改善计算效率;最后在多尺度检测结构中增加自下而上的路径,并使用拼接操作进行横向连接,融合深层语义信息和浅层位置信息。实验结果表明,该算法在精度和速度之间取得了较好的平衡。

关 键 词：目标检测 深度卷积神经网络  YOLOv3算法  单阶段  空间注意力机制  多尺度检测  

分 类 号：TP391]