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為提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測模型精度并增強檢測器對小目標(biāo)的檢測能力，提出一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型。采用脫離預(yù)訓(xùn)練檢測網(wǎng)絡(luò)使其達到甚至超過預(yù)訓(xùn)練模型的精度，針對小目標(biāo)特點設(shè)計新的Deformable- Scratch Net網(wǎng)絡(luò)模型，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并融合淺層信息以提高對小目標(biāo)的檢測性能。實驗結(jié)果表明，與Faster-RCNN等經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型相比，該模型在 PASCALⅤOC數(shù)據(jù)集和自制遙感軍事目標(biāo)數(shù)據(jù)集上的檢測精度更高。
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