基于雙角度多尺度特征融合的無(wú)錨框目標(biāo)檢測(cè)算法

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摘 要：針對(duì)無(wú)錨框目標(biāo)檢測(cè)算法CenterNet中特征利用不充分且檢測(cè)精度不足的問(wèn)題，提出一種基于雙角度多尺度特征融合的改進(jìn)算法。首先，通過(guò)使用Res2Net網(wǎng)絡(luò)替換主干網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)從更細(xì)粒度的角度提高網(wǎng)絡(luò)的多尺度表達(dá)能力。其次，使用重復(fù)加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)從層級(jí)角度提升多尺度加權(quán)特征的融合能力。（剩余15259字）