一种定位更精准的单阶段实时通用目标检测器及方法,包括:检测骨干网络模块、特征增强模块和回归框重叠度引导训练及推理模块,特征增强模块使各层特征语义以及局部信息更丰富,取得更好的预测结果;对于大量的重叠框,通过将分类置信度与回归框定位置信度相乘,对分类置信度高而回归不精确的框进行更多的衰减,尽可能保留更精准的预测框。同时重叠度引导的交叉熵损失在训练中提高分类回归任务的相关性,抑制低质量预测结果,提升检测效果。 上海交通大学 沈耀 | 龚桂 | 过敏意 | 陈全 | 姚斌