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基于單激發探測器（SSD）的小目標檢測算法實時性較差且檢測精度較低。為提高小目標檢測精度和魯棒性提出一種結合改進密集網絡和二次回歸的小目標檢測算法。將SSD算法中骨干網絡由ⅤGG16替換為特征提取能力更強且速度更快的 Densenet，利用基于區域候選的檢測算法中默認框由粗到細篩選的回歸思想設計串級SSD網絡結構，在區分目標和背景后進行常規目標分類和位置回歸，以獲取精確的默認框信息并達到小目標檢測中正負樣本比例均衡。在此基礎上，使用特征圖尺度變換方法在不增加參數量情況下完成特征圖融合，同時通過K- means聚類方法得到默認框的最佳長寬比并重新設置其尺寸。實驗結果表明，該算法的檢測平均精度均值在 PASCAL VOC2007公共數據集和自制航拍小目標數據集上分別為82.3%和87.6%，較改進前SSD算法分別提升5.1個百分點和9.5個百分點，檢測速度達到58 frames/s，可有效實現小目標的實時性檢測。
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