基于改进 SSD 的海洋生物检测算法

来源：计算机技术与发展杂志2022年第04期北京时间：

作者：邓权;';林明星;'

单位：1. 山东大学 机械工程学院,山东 济南 250061;2. 高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东 济南 250061;3. 机械工程国家级实验教学示范中心,山东 济南 250061

摘要：为了满足海洋生物检测对精度和实时性的要求,提出了一种基于改进 SSD 算法( single shot multibox detector) 的海洋生物检测算法。 针对 SSD 算法浅层特征层语义信息不足、小目标检测效果差等问题,设计了特征融合模块和特征增强模块。 特征融合模块通过融合不同特征层,丰富了浅层特征层的语义信息以及深层特征层的细节信息,综合上下文信息提高检测效果。 为了进一步提高浅层特征层的语义信息,提出了特征增强模块,通过引入空洞卷积以及多尺度的卷积核,综合不同感受野信息以提高改进算法对小目标的检测效果。 改进算法在仅增加少量计算量和参数量的情况下,全面提高了算法对海洋生物目标的检测准确率。 结果表明,改进算法在海洋生物数据集中的平均精度( mAP) 达 80. 8% ,比原始网络提高了 5% ,检测速度( FPS) 为 74,略低于 SSD 算法,但远高于其他改进算法。 改进算法能在保持实时性的同时取得较高的检测精度,能够满足海洋生物检测要求。

关键词：SSD;小目标;特征融合;特征增强;实时性