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基于單激發(fā)探測(cè)器（SSD）的小目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)時(shí)性較差且檢測(cè)精度較低。為提高小目標(biāo)檢測(cè)精度和魯棒性提出一種結(jié)合改進(jìn)密集網(wǎng)絡(luò)和二次回歸的小目標(biāo)檢測(cè)算法。將SSD算法中骨干網(wǎng)絡(luò)由ⅤGG16替換為特征提取能力更強(qiáng)且速度更快的 Densenet，利用基于區(qū)域候選的檢測(cè)算法中默認(rèn)框由粗到細(xì)篩選的回歸思想設(shè)計(jì)串級(jí)SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在區(qū)分目標(biāo)和背景后進(jìn)行常規(guī)目標(biāo)分類(lèi)和位置回歸，以獲取精確的默認(rèn)框信息并達(dá)到小目標(biāo)檢測(cè)中正負(fù)樣本比例均衡。在此基礎(chǔ)上，使用特征圖尺度變換方法在不增加參數(shù)量情況下完成特征圖融合，同時(shí)通過(guò)K- means聚類(lèi)方法得到默認(rèn)框的最佳長(zhǎng)寬比并重新設(shè)置其尺寸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的檢測(cè)平均精度均值在 PASCAL VOC2007公共數(shù)據(jù)集和自制航拍小目標(biāo)數(shù)據(jù)集上分別為82.3%和87.6%，較改進(jìn)前SSD算法分別提升5.1個(gè)百分點(diǎn)和9.5個(gè)百分點(diǎn)，檢測(cè)速度達(dá)到58 frames/s，可有效實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)的實(shí)時(shí)性檢測(cè)。
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