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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在多任務場景中的準確率和效率，基于深度學習的相關理論研究，結合一種輕量級的深層神經網絡 Mobilenεt的基本思想，構建了一種結合特征金字塔的多尺度卷積神經網絡結構。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琙進行過濾的時候，基于非極大值抑制的方法和思想設置閾值消除冗余的目標候選區域，使得產生的負樣本的數目減少，使模型效果逐步趨于穩定;第三，針對目標檢測中的預測區堿與真實區堿在匹配過程中所產生的正負樣木進行處理，用于保證模型的穩定性等。基于以上方法硏究，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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