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由于藏匿物體的大小、形狀和位置未知，且樣本類別不均衡，常用的深度學習方法存在誤報率較高的問題。為此，構建一種基于多視圖架構的深度卷積神經網絡模型。通過殘差連接卷積神經網絳對特征進行提取，使用基于稠密連接的長短期記憶注意力模型模擬人類多角度觀察，以強化威脅信息表達，并基于焦點損失函數優化網絡從而構成端到端的架構。在HD-AIT毫米波人體威脅掃描數據集上的測試結果表明，相比其他基線模型，該模型的準確率和召回率分別可達到0.997、0.999。
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