单阶段目标检测算法体系中,基于无锚框的深度学习目标检测是颇具代表性的方式,其涵盖丰富的沙漏网络结构,在其支持下有助于提高无锚框目标检测算法的运行精度,但局限之处在于其速度明显不足同层次的普通网络,部分场景下还存在各尺寸目标的特征彼此干扰的情况。鉴于此,以非对称沙漏网络结构为基本背景,围绕其目标检测技术展开探讨。
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