【摘 要】
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针对SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法未充分利用不同特征层之间的语义关系以及获取语义信息和位置信息能力不够好的问题，提出一种DA-SSD（Dual Attention Single Shot MultiBox Detector）改进算法。为了建立浅层特征层与中间层之间的语义关系，采用并行残差多尺度特征提取网络，从而增强浅层特征层的语义信息和中间层的上下文信息。
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金（20180520022）；
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针对SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法未充分利用不同特征层之间的语义关系以及获取语义信息和位置信息能力不够好的问题，提出一种DA-SSD（Dual Attention Single Shot MultiBox Detector）改进算法。为了建立浅层特征层与中间层之间的语义关系，采用并行残差多尺度特征提取网络，从而增强浅层特征层的语义信息和中间层的上下文信息。为了提高各特征层对语义信息和空间位置信息的获取能力，使用双重注意力机制加强对关键信息的学习。经实验，DA-SSD算法在PASCAL VOC2007测试集的检测精度相较于原始SSD算法提高了1.8%，有利于对自然场景的目标进行准确检测。
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