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為了提高計(jì)算機(jī)視覺中目標(biāo)檢測(cè)的一種基本模型SSD在多任務(wù)場(chǎng)景中的準(zhǔn)確率和效率，基于深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論研究，結(jié)合一種輕量級(jí)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Mobilenεt的基本思想，構(gòu)建了一種結(jié)合特征金字塔的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。利用 Tensorflow平臺(tái)完成了以下一些工作：第一，對(duì)低層卷積層的特征圖進(jìn)行區(qū)域放大，保留更多的目標(biāo)特征信息，再對(duì)高特征層進(jìn)行特征提取;第二，在對(duì)重疊目標(biāo)候選區(qū)琙進(jìn)行過濾的時(shí)候，基于非極大值抑制的方法和思想設(shè)置閾值消除冗余的目標(biāo)候選區(qū)域，使得產(chǎn)生的負(fù)樣本的數(shù)目減少，使模型效果逐步趨于穩(wěn)定;第三，針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)中的預(yù)測(cè)區(qū)堿與真實(shí)區(qū)堿在匹配過程中所產(chǎn)生的正負(fù)樣木進(jìn)行處理，用于保證模型的穩(wěn)定性等?；谝陨戏椒ǔx究，使得模型對(duì)多目標(biāo)識(shí)別的速度有所加快，魯棒性更好，準(zhǔn)確率更高，同時(shí)也適當(dāng)降低了對(duì)硬件配置資源的需求。
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