基于改进SSD的实时检测方法

卷积神经网络已广泛应用于目标检测领域, 然而基于卷积神经网络的方法所需要的计算量大, 以至于此类方法难以在计算能力有限的平台上运行。为此提出了一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的快速检测方法, 即Faster-SSD, 该方法在计算量有限的平台上达到了实时检测同时保持高精度。将SSD的基础网络更换为ResNet-34; 在生成预测框阶段, 先求得满足条件的先验框, 再生成对应类别的预测框; 提出了一个可变最低阈值来减少计算量; 使用在线难例挖掘来去除简单样本。实验结果显示, 该方法在NVIDIA Jetson TX2上可以达到14 frame/s。