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摘要
针对现有基于深度学习的通用目标检测方法对机场场面环境目标尺度差别大，特别是小目标难以检测到的问题，提出了一个基于SSD算法并结合特征金字塔融合网络的多尺度目标检测算法。该算法首先采用了更深的ResNet-50作为骨干网络，并单独设计了六层额外特征层。其次，使用特征金字塔网络进行特征融合，以获得更鲁棒的语义信息。最后使用Soft-NMS以解决存在的漏检情况，调整先验框的尺度比以更好的检测小目标。通过在机场场面数据集实验表明，该改进算法能够在推断速度为32FPS的情况下，取得86.31%的mAP，对比其他先进的检测器，达到领先水平。
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单位中国空间技术研究院; 四川川大智胜软件股份有限公司; 四川大学
