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早前提出的one- stage類算法SSD，在主干網(wǎng)絡特征提取方面，經(jīng)過3x3的卷積之后會造成計算通道數(shù)増多。同時，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測模型中，導致層與層之間沒有很好的信息交融。在現(xiàn)實的檢測過程中，因為神經(jīng)網(wǎng)絡的主導為大型目標，常常會忽略相對于大型物體更容易被漏檢的小型物體，導致小型被檢測物的檢測成功率較低。因此基于SSD進行研究，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)絡上，基于感受視野特征提取融入特征融合模塊，以加強對小目標的檢測效果。該改進算法框架在ⅤOC公開數(shù)據(jù)集上的mAP為81.8%，在自制的針對小目標的航拍數(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。
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