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摘要
目标检测广泛应用在公共场合的智能监控、自动驾驶与计算机辅助诊断等领域。文章提出了单层特征目标检测替代复杂的特征金字塔结构，从而提升模型的推理速度和预测精度。在模型搭建过程中，瓶颈特征结构采用了单层空洞残差编码器，样本选择采用了统一匹配机制，并采用了任务对齐检测器。在COCO(Microsoft Common Objects in Context)数据集下，大量实验证明该方法的有效性，以Res Net50为基准，预测精度达到了38.2 m AP，比Retina Net的推理速度快1.4倍，精度提高2.3 m AP。该模型具有推理速度快、预测精度高等特点，可以应用在许多特定场景中。
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