基于改进型SSD算法的目标车辆检测研究

车辆目标检测中,原始SSD(Single Shot Multi Box Detector)算法区域候选框尺度分布与特定的车辆数据集存在着偏差、冗余,导致检测准确度低,且相互重叠的目标检测较弱。重新设计了SSD算法的区域候选框,使其更符合特定数据集的分布,并在SSD算法的损失函数基础上增加排斥损失提高对重叠目标检测。实验对比原始SSD网络和改进型SSD网络。结果表明:在检测的类别置信度为0. 6条件下,改进型SSD网络检测的mAP值为91. 79%,重叠目标检测的mAP为86. 36%,相比于原始SSD算法分别提高了4. 3%和3%。