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特征不平衡問題是影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)效率的關(guān)鍵因素。針對(duì) Mask r-CNN中的特征不平衡問題，提出種基于全局特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（GFPN）的信息融合方法。通過將GFPN產(chǎn)生的不同大小特征相融合，生成包含全局語義信息的特征網(wǎng)絡(luò)，并采用反向過程對(duì)原始特征層進(jìn)行重新標(biāo)度，從而使得每個(gè)特征層均含有全局語義信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與原始基于 Mask r-CNN的方法相比，該方法的檢測(cè)精度提升4-6個(gè)百分點(diǎn)，而檢測(cè)時(shí)間僅增加0.112s。
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