针对单框架算法在目标检测中对小目标检测精度较差的缺点,以Refine Det网络为基础,提出了一种二次定位的检测模型。在融合各层特征的同时加入了注意力机制,从而增强对目标的检测能力。框架通过由粗到细的定位方法,在速度上保持了单框架的优势并且在检测精度上得到了明显提高,对遮挡和小型目标较多的图像依然能获得高品质的检测框。
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