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基于多特征信息融合的目标检测方法研究

【摘要】 BoxDetector)模型基础上，提出一种融合低层手工特征和深层网络特征的目标检测方法。通过对图像提取融合多种目标特征，获取目标大概位置和类别。基于非极大值抑制(NMS)将交并比小于0.7的窗口消除，解决行人部分重叠与小目标的漏检问题，提升目标检测的准确性和目标检测模型的泛化能力。该模型在VOC2007公开数据集上的平均检测精度较SSD算法提升了4%，NMS机制的加入有效提升了目标检测速度和稳定性。

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