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摘要
针对SSD目标检测算法对小目标检测精度不高的问题，提出一种多尺度特征融合的改进SSD小目标检测方法。通过在SSD特征层中增加一个特定大小的池化特征层，增强浅层网络关于小目标的位置与细节信息。在网络结构基础上引入空洞卷积与转置卷积，并将浅层网络特征图与深层网络特征图进行特征融合，在提高浅层特征层感受野的同时增强小目标信息提取能力。应用注意力机制模块提高对关键信息的检测。通过实验给出改进方法在PASCAL VOC2007数据集上的检测mAP值，经对比，对数据集中小目标的mAP值比原SSD方法提高3%。
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