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目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向.传统的目标检测方法在特征设计上花费了大量时间,且手工设计的特征对于目标多样性的问题并没有好的鲁棒性,深度学习技术逐渐成为近年来计算机视觉领域的突破口.为此,对现有的基础神经网络进行研究,采用经典卷积神经网络VGGNet作为基础网络,添加部分深层网络,结合SSD(single shot multibox detector)算法构建网络框架.针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题,根据困难样本挖掘原理,在原有的损失函数中引入调制因子,将背景部分视为简单样本,减小背景损失在置信损失中的占比,使得模型收敛更快速,模型训练更充分,从而提高复杂背景下的目标检测精度.同时,通过构建特征金字塔和融合多层特征图的方式,实现对低层特征图的语义信息融合增强,以提高对小目标检测的精度,从而提高整体的检测精度.仿真实验结果表明,所提出的目标检测算法(feature fusion based SSD,FF-SSD)在复杂背景下对各种目标均可取得较高的检测精度. 相似文献
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基于PCL技术的定位系统概述 总被引:1,自引:0,他引:1
基于PCL技术的定位在电子战领域越来越受到重视。文中以表格形式列出国内外现有该系统的结构、性能,表述了目前可用的外辐射源和所采用的PCL等主流技术,着重阐述了直达波、地杂波抑制和微弱信号检测等系统实施的7个关键问题,最后讲述并分析了该系统的最新动态与发展趋势。 相似文献
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2010年3月26日早读课时间,四川宣汉县七里学校在全校范围内集中开展了管制刀具、火源等突击清查活动。 相似文献