【摘 要】
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针对小目标检测提出了一种基于特征金字塔网络改进的算法。通过引入预测优化模块,并结合感兴趣区域的上下文信息,使得特征信息具有更强的稳健性,同时通过内部级联的多阈值预
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571320)
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针对小目标检测提出了一种基于特征金字塔网络改进的算法。通过引入预测优化模块,并结合感兴趣区域的上下文信息,使得特征信息具有更强的稳健性,同时通过内部级联的多阈值预测网络进行预测,最终实现多尺度多阶段的预测,在保证网络参数基本不变的前提下准确率得到提升。实验结果表明,经标准数据集VOC07+12训练后,所提算法在VOC2007测试中的准确率达到80.9%,具有很好的检测性能。
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