【摘 要】
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针对SSD目标检测算法在对小目标进行检测时精度与速度不佳,提出一种基于SSD的多尺度特征融合(Multi-scale Feature Fusion Single Shot Detector,MFF-SSD)目标检测模型.该模型以SSD网络为基础,解决了SSD对小目标检测在精度和速度方面存在的问题,将高层特征与低层特征进行融合,并设计融合模块以提取不同尺度特征.对提出的MFF-SSD模型在人脸检测数
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究专项计划项目(19JK0964),延安大学科研计划项目(YDQ2018-05,YDQ2018-08)。
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针对SSD目标检测算法在对小目标进行检测时精度与速度不佳,提出一种基于SSD的多尺度特征融合(Multi-scale Feature Fusion Single Shot Detector,MFF-SSD)目标检测模型.该模型以SSD网络为基础,解决了SSD对小目标检测在精度和速度方面存在的问题,将高层特征与低层特征进行融合,并设计融合模块以提取不同尺度特征.对提出的MFF-SSD模型在人脸检测数据集Wider Face上进行测试验证实验.实验结果表明,MFF-SSD模型对目标的检测精度达到78.9
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