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摘要
鉴于低空场景下无人机尺度多变、背景复杂的特点,提出一种基于深度学习的多尺度低空无人机目标检测算法。针对高层卷积特征对小无人机目标特征表达能力差的问题,引入VGG16低层特征图Conv33,构建特征金字塔网络,利用有效感受野技术,重新设计各特征图中先验框的尺寸和长宽比例,建立多尺度、多背景且包含干扰目标的低空无人机图像数据集,完成算法的训练和优化。实验结果表明,该算法相比原始SSD网络,平均精度（average precision,AP）提高了7.32%,有较好的抗干扰效果和实时检测能力。
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