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摘要
红外成像系统具有探测距离远、抗干扰能力强的特点，在武器系统中备受关注。针对当前目标检测算法在复杂背景下准确率低，误检、漏检率高的问题，提出基于ResNet101主干网的Faster RCNN改进网络。通过将多尺度特征提取和多层特征融合，精确获取目标候选区域，提升小目标检测性能；利用残差网络优化模型结构；基于候选框的检测方法，充分考虑不同尺度的区域特征；基于迁移学习的方法解决小样本数据集泛化性差的问题。实验结果表明，所述方法相较于5种代表性方法，具有准确率高、鲁棒性强的特点。
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单位北方自动控制技术研究所
