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作者：郭宝鑫;谢晓尧;刘嵩;
单位：贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室;
摘要：针对ResNet50和FPN结构无法将浅层的细节信息和深层的语义信息充分融合利用等问题，提出了一种改进ResNet50和FPN结构的算法，在ResNet50网络结构不同层次中引入了改进的通道和空间注意力模块，充分利用不同特征层的细节信息和语义信息。此外，在FPN结构中，为了能让浅层特征层更好的利用深层特征层的语义信息，在FPN自上而下的路径中，不同特征层之间增加了旁路来加强特征的重用。实验结果表明，在MS COCO数据集训练以后在PASCAL VOC 2012测试的均值平均精度(mAP)达到了83.2%,提升了2.7%,在MS COCO数据集上的mAP提升了1.5%,具有不错的检测性能。
关键词：注意力机制;;特征金字塔;;特征重用;;特征融合;;特征层信息
基金资助：四川省重点研发计划项目(2021YFS0401;2022YFS0558)
