改良型多门控特征金字塔网络

简介：
改良型多门控特征金字塔网络是一种先进的计算机视觉技术，通过优化特征提取和多尺度信息融合机制，显著提升了目标检测算法的精度与效率。 特征金字塔网络（FPN）在融合不同尺度的特征图时采用上采样和相加的方法，但经过上采样的特征图的空间层级化信息丢失严重，简单地进行相加会引入一定的误差。同时，FPN结构的深层特征信息前向传递性较差，在更浅层中的辅助效果基本消失。为了改进这一问题，结合长短时记忆（LSTM）网络在处理上下文信息上的优势对FPN进行了优化，在不同深度的特征层之间建立一条自上而下的记忆链接，并通过多门控结构过滤和融合链路上的信息以生成表征能力更强的高级语义特征图。最后，将改进后的FPN结构集成到SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法框架中，提出了一种新的特征融合网络——MSSD（Memory SSD），并在Pascal VOC 2007数据集上进行了验证。实验结果表明该方法取得了较好的测试效果，并且相对于目前较为先进的检测算法具有一定的优势。