【摘 要】
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为了提升对小目标的检测精度,提出了一种基于邻域融合的分层并行特征金字塔网络(NFPN).与特征金字塔网络(FPN)和反卷积单次多框检测器(DSSD)中采用的逐层递进融合方式(特征金
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China(No.61603091)
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为了提升对小目标的检测精度,提出了一种基于邻域融合的分层并行特征金字塔网络(NFPN).与特征金字塔网络(FPN)和反卷积单次多框检测器(DSSD)中采用的逐层递进融合方式(特征金字塔网络的底层特征依赖于顶层特征)不同,NFPN仅对具有相似尺度的浅层特征进行融合,所构建的特征金字塔网络上下层之间没有依赖关系.NFPN具有高度的可移植性,可嵌入到许多检测模型中来进一步提升性能.在PASCAL VOC 2007、2012和COCO数据集上进行的大量实验表明,基于NFPN的SSD模型在检测精度和推理速度方面均优
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