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多路感受野引导的特征金字塔小目标检测方法

         
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小目标检测存在不可同时获得足够的语义信息和丰富的细节信息的问题,容易出现漏检和误检。提出一种多路感受野引导的特征金字塔(MRFgFPN)小目标检测方法,首先设计了由三条空洞卷积支路和原图直连组成的多路扩大感受野模块,可同时保留细节信息和扩大特征图的感受野;然后将多路扩大感受野模块加入骨干网络和特征金字塔之间,以引导网络获得不同感受野的上下文信息;最后将经过多路扩大感受野模块获得的特征图与骨干网络对应层特征图相加后形成输出特征图,可同时获取足够的语义信息和丰富的细节信息。实验结果表明,在FasterR-CNN和CascadeR-CNN算法框架下,所提出的方法在交并比(IoU)为0.5时的平均检测精度可达到90.3%和90.1%,优于目前主流的检测方法。

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