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摘要
本申请公开了一种基于深度学习融合通道混洗的红外目标检测方法,该方法包括：将原始图像输入预设网络,提取原始图像的特征图；将特征图输入候选框生成层；将特征图输入RPN网络,确定候选框,并输出候选框至候选框生成层；候选框生成层将候选框在输入特征图进行映射,得到候选框特征图；将候选框特征图通过池化层调整为固定大小的固定特征图；将固定特征图输入至完全连接层,固定特征图通过softmax层输出类别,固定特征图通过线性回归层输出对应的边界框,得到原始图像的目标检测结果图。该方案在提高检测速度的同时保证了检测的精度。
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