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摘要
随着深度学习的不断发展和应用，目标检测效果有了明显的改善。但由于目标检测任务需要检测多尺度信息，而目前的检测器在不同尺度物体检测方面仍有不足，尤其是对小目标物体，易出现漏检以及误检的情况。本文针对场景中出现的小目标漏检及误检问题，对小目标检测进行研究，对YOLOv4网络进行改进，在YOLOv4网络上增加专门针对小目标物体的特征层，实现语义信息和定位信息更好的融合。同时，增加数据集中小目标物体的占比，来提高小目标物体的检测精度。实验结果表明，所进行的网络改进达到了提高目标检测效果的目的。
- 出版日期2022
- 单位上海工程技术大学
