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Refine-FPN:一种基于FPN算法的改进

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摘要

在目标检测方面,小目标的检测识别一直以来都是研究的难点问题,本文针对小目标检测提出了一种基于FPN(Feature Pyramid Networks)改进的算法,首次引入了预测优化模块。该模块首先通过结合感兴趣区域的上下文信息使得特征信息具有更强的鲁棒性,然后通过内部级联的多阈值的预测网络进行预测,最终实现了多尺度多阶段的预测,在保证网络参数基本不变的前提下准确率也进一步提升。实验结果表明,本算法在标准数据集VOC07+12训练以后在VOC2007测试的准确率达到了80.9%,具有不错的检测性能。

关键词

Newport宣传-MKS新实验室计划
补充资料

DOI:10.3788/lop56.211505

作者单位:

    天津大学电气自动化与信息工程学院
    天津大学电子信息工程学院
    天津大学自动化与信息工程学院

引用该论文

陈景明,金杰,王伟. Refine-FPN:一种基于FPN算法的改进[J].激光与光电子学进展,2019,56(21):211505.