An Approach to Improve SSD through Skip Connection of Multiscale Feature Maps
المؤلفون المشاركون
Zhang, Xiaoguo
Gao, Ye
Ye, Fei
Liu, Qihan
Zhang, Kaixin
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
SSD (Single Shot MultiBox Detector) is one of the best object detection algorithms and is able to provide high accurate object detection performance in real time.
However, SSD shows relatively poor performance on small object detection because its shallow prediction layer, which is responsible for detecting small objects, lacks enough semantic information.
To overcome this problem, SKIPSSD, an improved SSD with a novel skip connection of multiscale feature maps, is proposed in this paper to enhance the semantic information and the details of the prediction layers through skippingly fusing high-level and low-level feature maps.
For the detail of the fusion methods, we design two feature fusion modules and multiple fusion strategies to improve the SSD detector’s sensitivity and perception ability.
Experimental results on the PASCAL VOC2007 test set demonstrate that SKIPSSD significantly improves the detection performance and outperforms lots of state-of-the-art object detectors.
With an input size of 300 × 300, SKIPSSD achieves 79.0% mAP (mean average precision) at 38.7 FPS (frame per second) on a single 1080 GPU, 1.8% higher than the mAP of SSD while still keeping the real-time detection speed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xiaoguo& Gao, Ye& Ye, Fei& Liu, Qihan& Zhang, Kaixin. 2020. An Approach to Improve SSD through Skip Connection of Multiscale Feature Maps. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138734
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xiaoguo…[et al.]. An Approach to Improve SSD through Skip Connection of Multiscale Feature Maps. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138734
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xiaoguo& Gao, Ye& Ye, Fei& Liu, Qihan& Zhang, Kaixin. An Approach to Improve SSD through Skip Connection of Multiscale Feature Maps. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138734
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138734
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر