【摘 要】
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目标检测一直是计算机视觉领域中的热门研究方向,其目的是定位图像中的目标并进行分类。目标检测在智能监控、人脸识别、无人驾驶等诸多领域都存在着广泛的应用,特别是应用在智能安防场景能保障社会公共安全,维护社会的稳定,深刻影响着人们的生活,因此目标检测的持续研究显得尤为重要。迄今为止虽然出现了许多出色的目标检测算法,但有些算法检测速度较慢,无法跟上（1）提出基于沙漏结构的实时目标检测算法,继承了单阶段目标
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目标检测一直是计算机视觉领域中的热门研究方向,其目的是定位图像中的目标并进行分类。目标检测在智能监控、人脸识别、无人驾驶等诸多领域都存在着广泛的应用,特别是应用在智能安防场景能保障社会公共安全,维护社会的稳定,深刻影响着人们的生活,因此目标检测的持续研究显得尤为重要。迄今为止虽然出现了许多出色的目标检测算法,但有些算法检测速度较慢,无法跟上（1）提出基于沙漏结构的实时目标检测算法,继承了单阶段目标检测算法的思想,直接使用提取到的图像特征对目标的位置和类别进行预测。整体模型采用全卷积结构,保证了模型的检测速度。针对单阶段目标检测算法对小尺寸目标检测准确率较低的问题,算法使用了关键点检测方向具有很大影响力的沙漏结构,该结构能生成具有高级语义信息的多尺度特征,能使算法更有效的对小尺寸目标进行检测。（2）针对被遮挡的目标容易发生检测不准确的问题,提出了基于多任务学习的目标检测算法。算法使用语义分割作为目标检测的辅助任务,两个任务共同优化模型,利用像素级别的语义分割任务提取更为细节的特征,使模型能更好地检测被遮挡目标。（3）针对复杂背景下会对检测造成困难的问题,提出了融合注意力机制的复杂环境目标检测算法。引入注意力机制层使模型更关注目标,并且在残差结构中加入注意力机制,使注意力机制成为恒等映射的一部分,在不会造成模型退化的情况下降低了图像背景的影响,提升了模型的准确率。
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