基于卷积神经网络的多层级目标检测方法

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针对目标检测问题中小物体目标普遍难以检测的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的多层级目标检测方法。该算法首先通过对原始图像进行切分,增加对局部图像的关注,然后对原始图片和各个子部分利用深度卷积网络进行检测。对于子层级的检测结果,本文使用子层级抑制筛选算法,该算法主要分为两个步骤,依次是子层级抑制和子层级筛选。子层级抑制阶段的目的是抑制子层级中重叠、截断的目标框,子层级筛选阶段目的是筛选出在主层级中未被检测到的小尺寸目标框。最后输出主层级检测结果和子层级的检测结果,提升检测效果。通过分析在VOC20
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