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針對一階段目標(biāo)檢測算法在識別小目標(biāo)時無法兼顧精度與實時性的問題，提出一種基于多尺度融合單點多盒探測器（SSD）的小目標(biāo)檢測算法。以SSD和DSSD算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，設(shè)計融合模塊以實現(xiàn)Top-Down結(jié)構(gòu)的功能，形成髙層網(wǎng)絡(luò)與低層網(wǎng)絡(luò)之間的跳躍連接，結(jié)合SSD-GG16擴(kuò)展卷積特征圖以提取多尺度特征，并對不同卷積層、尺度及特征的多元信息進(jìn)行分類預(yù)測與位置回歸。在織物瑕疵數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明，與SSD、DSSD等算法相比，該算法的檢測性能較好，其檢測精度達(dá)到782%，檢測速度為51ram/s，能在保證檢測精度的同時提高檢測速度。
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