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為了提高計算機視覺中目標檢測的一種基本模型SSD在多任務(wù)場景中的準確率和效率，基于深度學(xué)習的相關(guān)理論研究，結(jié)合一種輕量級的深層神經(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平臺完成了以下一些工作：第一，對低層卷積層的特征圖進行區(qū)域放大，保留更多的目標特征信息，再對高特征層進行特征提取;第二，在對重疊目標候選區(qū)琙進行過濾的時候，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候選區(qū)域，使得產(chǎn)生的負樣本的數(shù)目減少，使模型效果逐步趨于穩(wěn)定;第三，針對目標檢測中的預(yù)測區(qū)堿與真實區(qū)堿在匹配過程中所產(chǎn)生的正負樣木進行處理，用于保證模型的穩(wěn)定性等?；谝陨戏椒ǔx究，使得模型對多目標識別的速度有所加快，魯棒性更好，準確率更高，同時也適當降低了對硬件配置資源的需求。
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