Resumen

Las tareas de detección de múltiples objetos en escenas complejas se han convertido en un tema de investigación importante, que es la base de otras tareas de visión por computadora. Considerando los defectos del algoritmo tradicional de detección de caja única multibox (SSD), como el pobre efecto de detección de objetos pequeños, la dependencia de la configuración manual para la generación de cajas predeterminadas y la insuficiente información semántica de la capa de detección baja, el efecto de detección en escenas complejas no era ideal. Con el objetivo de abordar las deficiencias del algoritmo SSD, se propone un algoritmo mejorado basado en el mecanismo de caja predeterminada adaptativa (ADB). El algoritmo introduce el mecanismo de caja predeterminada adaptativa, que puede mejorar el desequilibrio de muestras positivas y negativas y evitar la configuración manual de superparámetros de caja predeterminada. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con el algoritmo SSD tradicional, el algorit

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Detección de múltiples objetos; Escenas complejas; Tareas de visión por computadora; Detector de caja única multibox; Algoritmo SSD; Mecanismo de caja predeterminada adaptativa
• Keywords:Multiobject detection; Complex scenes; Computer vision tasks; Single shot multibox detector; SSD algorithm; Adaptive default box mechanism