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本文提出一种新型的带有注意力模块的反卷积一阶检测器,简称做DSSDA(Deconvolutional Single Shot Detector with Attention M odule).整个网络架构主要借鉴DSSD模型,在卷积层后加反卷积上采样进行特征融合,再在融合的特征后嵌入注意力模块,以帮助网络将注意力放在目标上并抑制不重要的信息.注意力模块包括通道注意力和空间注意力两个子模块,作用分别是识别物体类型,以及确定物体位置.两个子模块都分别采用最大池化和平均池化获取全局信息.子模块通过串联形式