FSD：面向脐橙果蒂与花萼端的特征摩天楼检测器
计算机视觉与模式识别
2019-11-12 v2
摘要
为了准确且高效地区分脐橙的果蒂端、花萼端与其黑斑，我们提出了一种特征摩天楼检测器（FSD），其计算成本低、结构紧凑且检测精度高。该检测器的主要部分受果蒂（花萼）端形态复杂、黑斑密集分布这一小目标特性的启发，因此我们基于密集连接设计了特征摩天楼网络（FSN）。具体而言，FSN区别于常规特征金字塔，其对高层特征提供了更密集的检测。随后，我们基于注意力机制与密集块为FSD设计骨干网络，以更好地向FSN提取特征。此外，该检测器结构还加入了Swish以进一步提升精度。我们创建了Pascal VOC格式的数据库，标注了果蒂端、花萼端与黑斑三类检测目标。在自有脐橙数据集上的实验结果表明，FSD相较SSD、DSOD、YOLOv2、YOLOv3、RFB与FSSD等当前最优单阶段检测器具有竞争力，且仅用5.812M参数在131 FPS下取得了87.479% mAP。
引用
@article{arxiv.1905.09994,
title = {FSD: Feature Skyscraper Detector for Stem End and Blossom End of Navel Orange},
author = {Xiaoye Sun and Gongyan Li and Shaoyun Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.09994},
year = {2019}
}