基于密集型网络改进的SSD目标检测算法 论文

针对SSD算法在计算机视觉中检测多目标时出现的漏检现象，在SSD算法的基础上，将VGG-16网络替换为密集型网络，并对目标检测后的所有预测框进行非极大值抑制算法改进，使得每层网络都直接连接输入和损失，保证所提取到的特征得到了充分地复用，提升了网络效率。

这种改进后的算法有效地解决了漏检问题。尤其是改进的非极大值抑制算法，在每一层网络中最大程度地复用特征，极大地提高了准确率和召回率。通过实验数据的对比分析，证明了此算法在准确率和召回率上均优于其他检测算法。如需深入了解非极大值抑制算法的具体实现与优化，可以参阅此处的Python实现以及SoftNMS实现的详细代码示例。这样，读者不仅可以理解理论上的改进，还可以直接查看具体实现，提升学习和应用的效率。