【摘 要】
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基于候选区域的目标检测算法检测精度较高,但检测速度较慢,无法达到实时检测的效果。针对这一问题,本文提出了一种新型的基于深度可分离卷积神经网络的目标检测方法。首先通
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基于候选区域的目标检测算法检测精度较高,但检测速度较慢,无法达到实时检测的效果。针对这一问题,本文提出了一种新型的基于深度可分离卷积神经网络的目标检测方法。首先通过ResNet-101和深度可分离卷积层,提取目标的精简特征图,减少计算量,以提高检测速度;与此同时为了弥补提高检测速度带来的精度损失,提出采用关键点导向的策略,代替传统的回归方法,该策略利用全卷积神经网络对物体位置的敏感特性,有效保留物体的空间信息,使得算法对目标物体定位更精确。最后,为了提高算法对小目标物体的检测能力,使用PS-RoI Ali
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