《表2 PASCAL VOC2007test检测结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于改进SSD的高效目标检测方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了进一步验证FSD收敛性，在PASCAL VOC数据集上进行了损失分析。损失（Loss）函数随迭代次（Steps）数的变化曲线如图6所示。通过比较SSD和FSD的损失曲线图可以看出，虽然FSD在起始阶段损失值略微大于SSD，但是随着迭代次数的增加FSD迅速收敛，并随着迭代的进行而稳步降低直到趋于稳定。在训练过程中，设置batch＿size为64，并进行了10万次迭代。通过分析FSD在训练集和测试集上的检测性能，可以有效地检测算法是否发生了过拟合。图7是在PASCAL VOC2007的训练集和测试集上训练得到的损失曲线图，观察发现，测试集从起始阶段就具有较低的损失，同时随着迭代的进行，虽然测试集上的损失值始终略低于训练集。但是测试集和训练集的损失曲线具有相同的趋势，且最终稳定在一定区域。可见FSD在保持了检测精度和收敛性能的同时具有较高的鲁棒性，在PASCAL VOC数据集上实验发现没有产生过拟合。