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為提升原始SSD算法的小目標(biāo)檢測(cè)精度及魯棒性，提出一種基于通道注意力機(jī)制的SSD目標(biāo)檢測(cè)算法。在原始SSD算法的基礎(chǔ)上對(duì)高層特征圖進(jìn)行全局池化操作，結(jié)合通道注意力機(jī)制增強(qiáng)高層特征圖的語(yǔ)義信息，并利用膨脹卷積結(jié)構(gòu)對(duì)低層特征圖進(jìn)行下采樣擴(kuò)大其感受野以增加細(xì)節(jié)與位置信息，再通過(guò)級(jí)聯(lián)的方式將低層特征圖與高層特征圖相融合，從而實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)及遮擋目標(biāo)的有效識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與原始SSD算法相比，該算法在PASCAL VOC數(shù)據(jù)集上的平均精度均值提升了2.2%，具有更高的小目標(biāo)檢測(cè)精度和更好的魯棒性。
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