基于多特征融合的SSD目标检测算法研究

基于多特征融合的SSD目标检测算法研究基于多特征融合的SSD目标检测算法研究摘要：目标检测是计算机视觉领域的一个重要问题，它在很多领域中都有广泛的应用。本论文研究了一种基于多特征融合的SSD（Sing

SSD 基于多特征融合的目标检测算法研究 SSD 基于多特征融合的目标检测算法研究 摘要：目标检测是计算机视觉领域的一个重要问题，它在很多领域 SSDSingle 中都有广泛的应用。本论文研究了一种基于多特征融合的（ Shot MultiBox Detector ）目标检测算法。该算法利用了多个特征图，并 通过融合这些特征图来提高目标检测的准确性和鲁棒性。实验证明，与 SSDSSD 传统的算法相比，基于多特征融合的算法在目标检测任务中具 有更好的表现。 SSD 关键词：目标检测；算法；多特征融合 1. 引言 目标检测是计算机视觉领域的一个重要问题，它在很多领域中都有 广泛的应用，如智能交通、视频监控等。目标检测算法的目标是从图像 中检测出感兴趣的目标，并给出其准确的位置和类别。本论文研究了一 SSD 种基于多特征融合的目标检测算法，旨在提高目标检测的准确性和 鲁棒性。 2. 相关工作 目标检测算法可以分为两类：基于区域的方法和基于单阶段的方 法。基于区域的方法通常包括两个主要步骤：候选目标生成和目标分 类。基于单阶段的方法直接通过卷积神经网络来同时生成候选目标和目 SSD 标分类。算法是一种经典的基于单阶段的目标检测算法，它利用了 多个不同尺度的特征图来检测不同大小的目标。 3. SSD 多特征融合的目标检测算法 SSDSSD 基于多特征融合的目标检测算法是在传统算法的基础上进 SSD 行改进的。传统的算法只利用了单个特征图进行目标检测，而基于 SSD 多特征融合的算法利用了多个特征图，并通过融合这些特征图来提 高目标检测的准确性和鲁棒性。