【摘 要】
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针对无人机视角下车辆由于尺度小分辨率低等问题而难以精确分类定位，本文设计了一个轻量级特征提取网络用于提供车辆的多尺度中低层信息，并分别将其融入到主干神经网络中，实现中底层特征信息的传递；同时利用主干网络提取有利于车辆与背景或其它类别分类的高级语义信息，然后将深层高级语义特征与浅层特征进行融合实现高级语义信息的传递，因此类似引入双向网络能够有效地传递不同层次的信息，增强车辆的特征信息表示。此外，采用
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针对无人机视角下车辆由于尺度小分辨率低等问题而难以精确分类定位，本文设计了一个轻量级特征提取网络用于提供车辆的多尺度中低层信息，并分别将其融入到主干神经网络中，实现中底层特征信息的传递；同时利用主干网络提取有利于车辆与背景或其它类别分类的高级语义信息，然后将深层高级语义特征与浅层特征进行融合实现高级语义信息的传递，因此类似引入双向网络能够有效地传递不同层次的信息，增强车辆的特征信息表示。此外，采用多路空洞卷积进行特征提取，使得中底层信息更加丰富多样性；并设计了一种灵活有效的融合模块，能够将中底层信息
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