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為提高小尺度行人檢測的準確性，提出一種基于改進 Faster r-CNN的目標檢測方法。通過引入基于雙線性插值的對齊池化層，避免感興趣區域池化過程中兩次量化操作導致的位置偏差，同時設計基于級聯的多層特征融合策略，將具有豐富細節信息的淺層特征圖和具有抽象語義信息的深層特征圖進行通道疊加，從而解決小尺度行人在深層特征圖中特征信息缺乏的問題。在 INRIA和 PASCALⅤoC2012數據集上的實驗結果表明，在小尺度行人檢測效率相同的情況下，該方法相比基于 Faster r-CNN的檢測方法平均精確率均值分別提高了17.58%和23.78%。
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