基于注意力机制改进深度神经网络的遮挡目标检测

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摘  要：目标检测是机器视觉领域一个重要的基础性方向，是以标示出图像中感兴趣目标的真实位置为目的的工作，而图像中的部分目标往往处于被遮挡的状态。由于实际环境中目标被遮挡程度和遮挡目标物体性质不同等因素的影响，提高检测被遮挡目标的准确性是一个难点。该文以一步检测法SSD目标检测算法为基础，在部分卷积层结构中添加注意力机制模块CBAM，有目的地关注特征图中的重要信息以较好地检测被遮挡的小目标。（剩余6294字）

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