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基于改进SSD的轻量化小目标检测算法

吴天舒 张志佳 刘云鹏 裴文慧 陈红叶

吴天舒, 张志佳, 刘云鹏, 裴文慧, 陈红叶. 基于改进SSD的轻量化小目标检测算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(7): 703005-0703005(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0703005
引用本文: 吴天舒, 张志佳, 刘云鹏, 裴文慧, 陈红叶. 基于改进SSD的轻量化小目标检测算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(7): 703005-0703005(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0703005
Wu Tianshu, Zhang Zhijia, Liu Yunpeng, Pei Wenhui, Chen Hongye. A lightweight small object detection algorithm based on improved SSD[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(7): 703005-0703005(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0703005
Citation: Wu Tianshu, Zhang Zhijia, Liu Yunpeng, Pei Wenhui, Chen Hongye. A lightweight small object detection algorithm based on improved SSD[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(7): 703005-0703005(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0703005

基于改进SSD的轻量化小目标检测算法

doi: 10.3788/IRLA201847.0703005
基金项目: 

国家自然科学基金(61540069);装发部共用技术课题项目(Y6k4250401)

详细信息
    作者简介:

    吴天舒(1993-),男,硕士生,主要从事目标检测与深度学习性能优化等方面的研究。Email:747112077@qq.com

    通讯作者: 张志佳(1974-),男,教授,博士生导师,主要从事机器视觉检测技术、图像处理与模式识别方面的研究。
  • 中图分类号: TP391.4

A lightweight small object detection algorithm based on improved SSD

  • 摘要: 为提高SSD目标检测算法的小目标检测能力,提出在SSD算法中引入转置卷积结构,采用转置卷积将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合,增加低层特征提取能力,提高SSD算法的平均精准度。同时针对SSD算法存在模型过大,运行内存占用量过高,无法在嵌入式ARM设备上运行的问题,以DenseNet为基础,结合深度可分离卷积,逐点分组卷积与通道重排提出轻量化特征提取最小单元,将SSD算法特征提取部分替换为轻量化特征提取最小单元的组合后,可在嵌入式ARM设备上运行。在PASCAL VOC数据集和KITTI自动驾驶数据集上进行对比实验,结果表明改进后的网络结构在平均精准度上得到明显提升,模型参数数量得到有效降低。
  • [1] Luo Haibo, Xu Lingyun, Hui Bin, et al. Status and prospect of target tracking based on deep learning[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(5):0502002. (in Chinese)罗海波, 许凌云, 惠斌, 等.基于深度学习的目标跟踪方法研究现状与展望[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(5):0502002.
    [2] Zhang Difei,Zhang Jinsuo,Yao Keming, et al. Infrared ship-target recognition based on SVM classification[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(1):0104004. (in Chinese)张迪飞, 张金锁, 姚克明, 等. 基于SVM分类的红外舰船目标识别[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(1):0104004.
    [3] Ren S, He K, Girshick R B, et al. Faster R-CNN:towards real-time object detection with region proposal networks[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, 39(6):1137-1149.
    [4] Redmon J, Divvala S K, Girshick R B, et al. You only look once:unified, real-time object detection[C]//2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016:779-788.
    [5] Liu W, Anguelov D, Erhan D, et al. SSD:single shot multiBox detector[J]. European Conference on Computer Vision, 2016:21-37.
    [6] Xiong Changzhen, Shan Yanmei, Guo Fenhong. Image retrieval method based on image principal part detection[J]. Optics and Precision Engineering, 2017, 25(3):792-798. (in Chinese)熊昌镇, 单艳梅, 郭芬红. 结合主体检测的图像检索方法[J]. 光学精密工程, 2017, 25(3):792-798.
    [7] Wu Xin, Zhang Jianqi, Yang Chen. Efficient infrared image background prediction with Jetson TK1[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(9):2615-2621. (in Chinese)吴鑫, 张建奇, 杨琛. Jetson TK1平台实现快速红外图像背景预测算法[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(9):2615-2621.
    [8] Lin T Y, Dollr P, Girshick R, et al. Feature pyramid networks for object detection[J/OL]. 2016:arXiv:1612.03144[cs.CV].
    [9] Zhang X, Zhou X, Lin M, et al. Shufflenet:An extremely efficient convolutional neural network for mobile devices[J/OL]. 2017:arXiv:1707.01083[cs.CV].
    [10] Howard A G, Zhu M, Chen B, et al. Mobilenets:Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications[J/OL]. 2017, arXiv:1704.04861[cs.CV].
    [11] Liu Zhi, Huang Jiangtao, Feng Xin. Action recognition model construction based on multi-scale deep convolution neural network[J]. Optics and Precision Engineering, 2017, 25(3):799-805. (in Chinese)刘智, 黄江涛, 冯欣.构建多尺度深度卷积神经网络行为识别模型[J]. 光学精密工程, 2017, 25(3):799-805.
    [12] Huang G, Liu Z, Weinberger K Q, et al. Densely connected convolutional networks[J/OL]. 2016, arXiv:1608.06993[cs.CV].
  • [1] 王思宇, 杨小冈, 卢瑞涛, 李清格, 范继伟, 朱正杰.  基于跨模态数据增强的红外时敏目标检测技术 . 红外与激光工程, 2023, 52(9): 20220876-1-20220876-12. doi: 10.3788/IRLA20220876
    [2] 张景程, 乔新博, 赵永强.  红外偏振摄像机动目标检测跟踪系统(特邀) . 红外与激光工程, 2022, 51(4): 20220233-1-20220233-10. doi: 10.3788/IRLA20220233
    [3] 高凡, 杨小冈, 卢瑞涛, 王思宇, 高久安, 夏海.  Anchor-free轻量级红外目标检测方法(特邀) . 红外与激光工程, 2022, 51(4): 20220193-1-20220193-9. doi: 10.3788/IRLA20220193
    [4] 李岳楠, 徐浩宇, 董浩.  频域内面向目标检测的领域自适应 . 红外与激光工程, 2022, 51(7): 20210638-1-20210638-9. doi: 10.3788/IRLA20210638
    [5] 蒋昕昊, 蔡伟, 杨志勇, 徐佩伟, 姜波.  基于YOLO-IDSTD算法的红外弱小目标检测 . 红外与激光工程, 2022, 51(3): 20210106-1-20210106-10. doi: 10.3788/IRLA20210106
    [6] 韩金辉, 魏艳涛, 彭真明, 赵骞, 陈耀弘, 覃尧, 李楠.  红外弱小目标检测方法综述 . 红外与激光工程, 2022, 51(4): 20210393-1-20210393-24. doi: 10.3788/IRLA20210393
    [7] 孙鹏, 于跃, 陈嘉欣, 秦翰林.  基于深度空时域特征融合的高动态空中多形态目标检测方法(特邀) . 红外与激光工程, 2022, 51(4): 20220167-1-20220167-8. doi: 10.3788/IRLA20220167
    [8] 蔡仁昊, 程宁, 彭志勇, 董施泽, 安建民, 金钢.  基于深度学习的轻量化红外弱小车辆目标检测算法研究 . 红外与激光工程, 2022, 51(12): 20220253-1-20220253-11. doi: 10.3788/IRLA20220253
    [9] 赵毅强, 艾西丁·艾克白尔, 陈瑞, 周意遥, 张琦.  基于体素化图卷积网络的三维点云目标检测方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(10): 20200500-1-20200500-9. doi: 10.3788/IRLA20200500
    [10] 南天章, 耿建君, 陈旭, 陈颖.  基于邻域特征的红外低慢小目标检测 . 红外与激光工程, 2019, 48(S1): 174-180. doi: 10.3788/IRLA201948.S128002
    [11] 王向军, 郭志翼, 王欢欢.  基于嵌入式平台的低时间复杂度目标跟踪算法 . 红外与激光工程, 2019, 48(12): 1226001-1226001(10). doi: 10.3788/IRLA201948.1226001
    [12] 唐聪, 凌永顺, 郑科栋, 杨星, 郑超, 杨华, 金伟.  基于深度学习的多视窗SSD目标检测方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(1): 126003-0126003(9). doi: 10.3788/IRLA201847.0126003
    [13] 陈卫, 孙晓兵, 乔延利, 陈震庭, 殷玉龙.  海面耀光背景下的目标偏振检测 . 红外与激光工程, 2017, 46(S1): 63-68. doi: 10.3788/IRLA201746.S117001
    [14] 孙照蕾, 惠斌, 秦莫凡, 常铮, 罗海波, 夏仁波.  红外图像显著目标检测算法 . 红外与激光工程, 2015, 44(9): 2633-2637.
    [15] 吴明军, 许建铮, 周桢, 张亚涛.  针对运动摄像机的快速低存储开销运动目标检测算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(8): 2275-2280.
    [16] 刘志刚, 卢云龙, 魏一苇.  有监督的高光谱图像伪装目标检测方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3076-3081.
    [17] 黎志华, 李新国.  基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2561-2565.
    [18] 杨亚威, 李俊山, 杨威, 赵方舟.  利用稀疏化生物视觉特征的多类多视角目标检测方法 . 红外与激光工程, 2012, 41(1): 267-272.
    [19] 何莲, 蔡敬菊, 张启衡.  改进的基于弦切变换的目标检测方法 . 红外与激光工程, 2012, 41(1): 239-247.
    [20] 于洋, 汤心溢, 陈元林.  实时闭环红外场景仿真技术 . 红外与激光工程, 2012, 41(1): 15-19.
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-02-10
  • 修回日期:  2018-03-20
  • 刊出日期:  2018-07-25

基于改进SSD的轻量化小目标检测算法

doi: 10.3788/IRLA201847.0703005
    作者简介:

    吴天舒(1993-),男,硕士生,主要从事目标检测与深度学习性能优化等方面的研究。Email:747112077@qq.com

    通讯作者: 张志佳(1974-),男,教授,博士生导师,主要从事机器视觉检测技术、图像处理与模式识别方面的研究。
基金项目:

国家自然科学基金(61540069);装发部共用技术课题项目(Y6k4250401)

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 为提高SSD目标检测算法的小目标检测能力,提出在SSD算法中引入转置卷积结构,采用转置卷积将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合,增加低层特征提取能力,提高SSD算法的平均精准度。同时针对SSD算法存在模型过大,运行内存占用量过高,无法在嵌入式ARM设备上运行的问题,以DenseNet为基础,结合深度可分离卷积,逐点分组卷积与通道重排提出轻量化特征提取最小单元,将SSD算法特征提取部分替换为轻量化特征提取最小单元的组合后,可在嵌入式ARM设备上运行。在PASCAL VOC数据集和KITTI自动驾驶数据集上进行对比实验,结果表明改进后的网络结构在平均精准度上得到明显提升,模型参数数量得到有效降低。

English Abstract

参考文献 (12)

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