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現(xiàn)有的小目標(biāo)檢測方法通常采用多尺度特征圖或利用多尺度融合特征進(jìn)行檢測，這些方法主要利用了特征圖的空間信息而忽略了通道間的相互依賴關(guān)系。提岀一種新的小目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)在淺層利用非局部通道注意力模塊整合特征的全局空間信息，進(jìn)而對通道間的信息進(jìn)行校準(zhǔn)。從空間域及通道域獲取特征的遠(yuǎn)距離依賴關(guān)系，増強(qiáng)淺層特征中小目標(biāo)的上下文語義信息。同時(shí)，通過密集連接結(jié)構(gòu)増強(qiáng)深層部分的特征提取能力，獲取豐富的目標(biāo)信息，提高目標(biāo)檢測任務(wù)的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在 PASCALvoC、 MS COCO數(shù)據(jù)集中得到了較好的檢測結(jié)果，并且在保證檢測速度的前提下，能有效提高小目標(biāo)的檢測準(zhǔn)確率。
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