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摘要
本发明公开了一种基于预分割和回归的深度学习的目标检测方法,主要解决现有目标检测方法对小目标检测精度差和检测时间长的问题。其实现方案是：1)利用四叉树分割算法提取待检测图像的感兴趣区域；2)使用基础卷积层和辅助卷积层对感兴趣区域进行特征提取,得到多个尺度的特征图；3)在多个尺度的特征图上计算默认边框的位置信息,使用卷积滤波器在多个尺度的特征图上进行检测,得到多个预测边框和多个类别得分；4)使用非极大值抑制对多个预测边框和多个类别得分,得到最终的目标的边框位置和类别信息。本发明能对图像中的小目标进行快速准确的检测,可用于无人机航拍中的目标实时检测。
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