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针对使用通用目标检测方法检测稠密目标常出现的漏检的问题,提出一种高效的基于多级多分辨网络的稠密目标检测方法。首先,通过多级多分辨的训练策略捕捉目标密集所丢失的细节;其次,利用基于形状先验的锚点生成方法,统计不同尺度下稠密目标所具有的形状变化;最后,考虑到稠密分布的目标具有较大的外观差异,通过采用不同尺寸的卷积核提取图像不同尺度的特征信息,有效解决现有检测模型中的目标信息丢失问题。在公开的车辆数据集CARPK(Car Parking lot dataset)上验证了所提方法的有效性。与现有公开最好的G