【摘 要】
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目标检测作为一项重要的计算机视觉任务，用于对图像所包含的物体进行分类和定位。近年来，深度学习技术的快速发展使得目标检测迎来了新的契机，产生了许多经典算法。一般来说，从是否产生候选框的角度出发，可以将目标检测算法划分为两个分支：实时性良好的单阶段检测算法以及准确率相对出色的基于区域提议的算法。多尺度的目标检测一直都是这两种算法优化的基本挑战，尤其是对于小目标的检测。 本文针对特征金字塔网络(Fea
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目标检测作为一项重要的计算机视觉任务，用于对图像所包含的物体进行分类和定位。近年来，深度学习技术的快速发展使得目标检测迎来了新的契机，产生了许多经典算法。一般来说，从是否产生候选框的角度出发，可以将目标检测算法划分为两个分支：实时性良好的单阶段检测算法以及准确率相对出色的基于区域提议的算法。多尺度的目标检测一直都是这两种算法优化的基本挑战，尤其是对于小目标的检测。
本文针对特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks，FPN)的目标检测算法进行了研究，设计出两种基于FPN的优化算法。一种是通过引入感受野模块(Receptive Field Block，RFB)模拟生物体的感受野机制，使得网络对位于中心的特征着重学习，进而取得较好的识别效果。另一种改进方法则是首次引入了预测优化模块,该模块通过利用来自感兴趣区域的上下文信息,使得特征具备更强的语义。论文运用内部的级联网络实施多阶段的检测，并使级联网络的阈值逐渐增大，从而不断提高算法的定位能力。此外，两种改进方法均采用DetNet-59网络模型开展训练，该网络在保证模型深度的前提下，进一步增加了特征图的分辨率，进而提升了算法的检测性能。在标准数据集上VOC训练后，本文提出的两种改进算法，在没有采用任何优化方法的前提下，准确率分别达到了80.2%、80.9%，说明了算法具备较好的检测性能。
最后通过使用经典的人脸算法与本文提出的改进算法，搭建了服务端和数据库，实现了在教室场景下的智能监测系统。该系统对学生的行为和人脸检测均获得了较好的检测效果，从而说明本文提出的改进算法具有一定的实用价值。
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