【摘 要】
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目标检测是计算机视觉领域的热点问题。目前基于深度学习的检测算法可以分为两类，一类是两步检测，另一类是一体化检测，前者有着较高的准确性，后者有着较好的速度，但是为了提高检测
【机 构】
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空军工程大学航空工程学院; 空军工程大学装备管理与无人机工程学院; 西安电子科技大学机电工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(基金号61701524);中国博士后科学基金(基金号2019M653742);陕西省自然科学基础研究计划(2017JM6071)
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目标检测是计算机视觉领域的热点问题。目前基于深度学习的检测算法可以分为两类，一类是两步检测，另一类是一体化检测，前者有着较高的准确性，后者有着较好的速度，但是为了提高检测的性能两者都引入了锚机制。因此，为了提高目标检测系统的性能，本文基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导模块，通过对候选区域网络(RPN)的锚机制进行引导，使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性；同时针对传统的后处理方式非极大值抑制(NMS)存在的误检和漏检的问题，提出了一种置信度因子的NMS算法（Cf-NMS），对于模型的整体性能有着很大的贡献。在实验中我们发现我的方法虽然在速度性能上有略微的下降，但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。
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