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摘 要:
針對小樣本激化的目標(biāo)檢測耦合問題,以高價值空中目標(biāo)為研究對象,提出一種基于解耦的小樣本目標(biāo)檢測算法。首先,在區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)中引入梯度調(diào)整層,強(qiáng)化區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò),緩和任務(wù)耦合問題。其次,將目標(biāo)檢測頭拆解成分類和回歸兩個分支,在前端添加無參平均注意力模塊,緩和特征耦合問題。所提算法可以提高小樣本目標(biāo)檢測性能,增強(qiáng)對新類的檢測能力。(剩余19926字)
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基于解耦的小樣本目標(biāo)檢測方法研究
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