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基于單激發(fā)探測器（SSD）的小目標(biāo)檢測算法實(shí)時性較差且檢測精度較低。為提高小目標(biāo)檢測精度和魯棒性提出一種結(jié)合改進(jìn)密集網(wǎng)絡(luò)和二次回歸的小目標(biāo)檢測算法。將SSD算法中骨干網(wǎng)絡(luò)由ⅤGG16替換為特征提取能力更強(qiáng)且速度更快的 Densenet，利用基于區(qū)域候選的檢測算法中默認(rèn)框由粗到細(xì)篩選的回歸思想設(shè)計串級SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在區(qū)分目標(biāo)和背景后進(jìn)行常規(guī)目標(biāo)分類和位置回歸，以獲取精確的默認(rèn)框信息并達(dá)到小目標(biāo)檢測中正負(fù)樣本比例均衡。在此基礎(chǔ)上，使用特征圖尺度變換方法在不增加參數(shù)量情況下完成特征圖融合，同時通過K- means聚類方法得到默認(rèn)框的最佳長寬比并重新設(shè)置其尺寸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的檢測平均精度均值在 PASCAL VOC2007公共數(shù)據(jù)集和自制航拍小目標(biāo)數(shù)據(jù)集上分別為82.3%和87.6%，較改進(jìn)前SSD算法分別提升5.1個百分點(diǎn)和9.5個百分點(diǎn)，檢測速度達(dá)到58 frames/s，可有效實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)的實(shí)時性檢測。
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