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摘要
目前许多目标检测模型在噪声环境中都会出现精度下降.为了提高目标检测模型在噪声环境中的精度,本文从两方面提高检测精度.首先,提出一个基于残差结构的抗噪特征提取模块,为后续的网络模块提供支撑.其次,利用目标的先验信息,针对性地改进模型的锚框设计和损失函数设计.根据目标的形状先验信息设计锚框的形状.将IOU损失函数作为模型的Bbox损失函数,其中IOU损失项及最小闭包区域根据目标形状先验信息计算.实验数据集为血细胞数据集和下旁腺数据集,基准对照模型为Yolov3和RetinaNet,同时也可移植到其他检测模型.在血细胞数据集环境中,比较Yolov3的精度由62.7提高到75.7.在下旁腺数据集中同样有所提升.
