《多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法研究》篇

一

一、引言

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测技术在计算机视觉

领域得到了广泛的应用。然而，传统的深度学习目标检测算法在

处理不同尺度目标时存在困难，且模型体积庞大，难以应用于资

源受限的场景。因此，本文提出了一种多尺度特征融合的轻量深

度学习目标检测算法，旨在解决上述问题。

二、背景与相关研究

目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，其目的是在图

像中准确地定位出感兴趣的目标。近年来，深度学习技术在目标

检测领域取得了显著的成果，然而，如何处理不同尺度的目标以

及如何降低模型体积仍是需要解决的问题。目前，针对多尺度目

标的处理方法主要包括特征金字塔、多尺度感受野等。然而，这

些方法在提高精度的同时，往往导致模型体积增大，难以应用于

资源受限的场景。因此，如何在保证精度的同时降低模型体积成

为本文研究的重点。

三、方法与算法

本文提出的算法主要包括两个部分：多尺度特征提取和特征

融合。首先，通过轻量级卷积神经网络提取多尺度特征。其次，

采用自顶向下的方式将高层语义信息与低层细节信息进行融合，

以提高对不同尺度目标的检测能力。具体步骤如下：

1. 轻量级卷积神经网络：采用轻量级卷积神经网络（如

MobileNet、ShuffleNet 等）作为特征提取器，以降低模型体积。

通过调整网络结构，使其能够提取多尺度的特征信息。

2. 多尺度特征提取：在卷积神经网络的不同层级上提取特征

，包括低层细节信息和高层语义信息。这些特征具有不同的感受

野和尺度，有助于提高对不同尺度目标的检测能力。

3. 特征融合：采用自顶向下的方式将高层语义信息与低层细

节信息进行融合。通过上采样和拼接等操作，将不同尺度的特征

图融合在一起，形成具有丰富细节和语义信息的特征图。

4. 目标检测：在融合后的特征图上进行目标检测。采用锚框

机制生成候选框，并通过分类和回归等操作得到最终的目标检测

结果。

四、实验与分析

为了验证本文算法的有效性，我们在公共数据集上进行实验

。实验结果表明，本文算法在保证精度的同时，有效地降低了模

型体积。具体来说，与传统的目标检测算法相比，本文算法在处

理不同尺度目标时具有更好的性能。此外，本文算法在资源受限

的场景下也表现出较好的性能。

五、结论

本文提出了一种多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算

法。该算法通过轻量级卷积神经网络提取多尺度特征，并采用自

顶向下的方式将高层语义信息与低层细节信息进行融合。实验结

果表明，本文算法在保证精度的同时，有效地降低了模型体积，

具有较好的性能。此外，本文算法还具有较强的实际应用价值，

可以应用于资源受限的场景中。

未来研究方向包括进一步优化轻量级卷积神经网络的结构、

探索更有效的特征融合方法以及将本文算法应用于更多实际场景

中。总之，本文提出的算法为多尺度目标检测提供了新的思路和

方法。