为解决现有目标检测算法中尺度变化带来的检测问题,为此设计了基于多尺度感受野特征块,即一种并行的多分支卷积块,共享参数但有着不同的卷积扩张率,并将其特征块集成到SSD框架中,从而增强网络的感受野以提高检测精度,之后再添加通道注意力模块,融合多个尺度相同的特征,由此得到最终的特征进入检测层检测。在COCO和Pascal VOC 2007数据集上测试表明,该方法在满足一定检测精度的同时可以达到实时的检测效果。
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