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摘要
针对目标检测与图像分类任务的差别,以及大多数目标检测器过于依赖分类基础网络的问题,提出一种针对目标检测任务的基础网络。该网络包含初始模块、特征融合模块和混合下采样模块。初始模块能减少输入图片信息的丢失;特征融合模块通过拼接不同卷积层的输出,既能加强网络对不同尺寸目标检测的稳健性,又能对物体检测提供更多的上下文信息,有效提高了检测精确度;在网络的下采样部分引入混合下采样模块,平衡了基础网络对目标的分类和定位能力。实验结果表明,本网络模型在PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012数据集上进行训练后,在PASCAL VOC 2007测试集上的平均精度均值可达81.0%,检测速度可达85frame/s,本网络在精度和效率上都达到了很好的效果。
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