一种基于深度学习的适用于多尺度目标检测的单阶段检测器设计方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的适用于多尺度目标检测的单阶段检测器设计方法，本发明一方面从语义信息、细节信息和感受野三个角度来构建各级特征信息均衡且充足的特征金字塔；另一方面，为了提升检测器对极端尺度目标的召回率，本发明摒弃手工设置Anchor尺寸和长宽比参数，利用网络自己学习出Anchor所需的尺寸和分布。本发明从特征金字塔和Anchor设置的角度重新设计单阶段检测器，从而提升单阶段检测器在多尺度目标上的检测精度同时兼顾检测速度。