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在進行超新星目標檢測時，圖像背景復雜、目標較小以及正負樣本不平衡導致圖像對比不明顯和特征提取難度大等問題。為此，從數(shù)據(jù)合成、特征提取網(wǎng)絡優(yōu)化等方面對 Faster r-CNN算法進行改進，提出一種超新星目標檢測方法。將每組圖像進行合成以提高圖像的對比度。針對特征提取難度大的問題，使用深度殘差網(wǎng)絡提取合成圖像的特征，并將頂層特征依次與低層特征相融合，構建特征金字塔網(wǎng)絡，使每一層網(wǎng)絡都具有較強的語義信息。采用在線難例挖掘方法對高損失樣本進行訓練，以處理正負樣本不平衡的問題，從而提高算法的檢測性能。實驗結果表明，與原始 Faster r-CNN算法相比，該算法的 Score與H值分別提高8.51%和45.52%，且其檢測性能與泛化能力均較高。
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