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卷积神经网络的快速发展极大地提升了目标检测的性能。针对SqueezeDet算法没有利用多尺度以及上下文信息的问题,文章结合跳过连接(skip connection)和快捷连接(shortcut connection)来汇聚多尺度特征图,利用膨胀卷积(dilated convolution)来扩大卷积感受野以及上下文信息,提出了一种基于上下文的多尺度目标检测模型,提升了整个网络对复杂场景下的目标检测的精度和鲁棒性。该模型融合3种不同分辨率的特征图:将最小以及中间尺寸的特征图通过不同采样率的膨胀卷积聚集上下文