现有的网络模型在复杂场景中暴露出针对中小目标检测能力不足的问题,本文针对该问题对目标检测领域较流行的SSD网络模型进行了改进。有以下两方面:(1)针对浅层卷积层的语义信息丰富度不足和浅层信息丢失问题,采用残差网络方法对Conv4卷积单元进行改进,并将Conv43和Conv53的特征图进行了特征融合,设计了新的SSD网络模型。(2)针对Conv7层的特征图细节信息丢问题,将其与Conv33特征图融合,并对SSD模型的输出采用区域映射放大机制。文章分别对两次改进的模型进行实验验证。
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