目的自然场景图像中,特征提取的质量好坏是决定目标检测性能高低的关键因素。大多数检测算法都是利用卷积神经网络(CNN)强大的学习能力来获得目标的先验知识,并根据这些知识进行目标检测。卷积神经网络的低层次特征缺乏特征的代表性,而高层次的特征则对小尺度目标的监测能力弱。方法利用原始SSD(single shot multi Box detector)网络提取特征图,通过1×1卷积层将提取的特征图统一为256维;通过反卷积操作增加自顶向下特征图的空间分辨率;通过对应元素相加的操作,将两个方向的特征图进行融合。将融合后的特征图采用3×3的卷积核进行卷积操作,减小特征图融合后的混叠效应。根据以上步骤构建具有较强语义信息的特征图,同时保留原有特征图的细节信息;对预测框进行聚合,利用非极大抑制(NMS)实现最终的检测效果。结果在PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012数据集上进行实验测试,该模型的m AP (mean average precision)为78. 9%和76. 7%,相对于经典的SSD算法,分别提高了1. 4%和0. 9%;此外,本文方法在检测小尺度目标时相较于经典SSD模型m AP提升了8. 3%。结论提出了一种多尺度特征图融合的目标检测算法,以自顶向下的方式扩展了语义信息,构造了高强度语义特征图用于实现精确目标检测。