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早前提出的one- stage類算法SSD，在主干網(wǎng)絡(luò)特征提取方面，經(jīng)過(guò)3x3的卷積之后會(huì)造成計(jì)算通道數(shù)増多。同時(shí)，在SSD中這些被提取出的特征直接生成特征圖并分別丟入預(yù)測(cè)模型中，導(dǎo)致層與層之間沒(méi)有很好的信息交融。在現(xiàn)實(shí)的檢測(cè)過(guò)程中，因?yàn)?a href='http://www.socialnewsupdate.com/tags/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/' target='_blank' class='arckwlink_none'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主導(dǎo)為大型目標(biāo)，常常會(huì)忽略相對(duì)于大型物體更容易被漏檢的小型物體，導(dǎo)致小型被檢測(cè)物的檢測(cè)成功率較低。因此基于SSD進(jìn)行研究，融λ了一種基于特征融合的感受野模型 Receptive Field Block。在特征提取的主干網(wǎng)絡(luò)上，基于感受視野特征提取融入特征融合模塊，以加強(qiáng)對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)效果。該改進(jìn)算法框架在ⅤOC公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的mAP為81.8%，在自制的針對(duì)小目標(biāo)的航拍數(shù)據(jù)集上的mAP為82.8%，在犧牲了部分速度的情況下，在精度方面產(chǎn)生了較大的優(yōu)勢(shì)。
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