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致谢基于改进SSD网络的目标识别算法分析目录TOC\o"1-3"\h\u14834基于改进SSD网络的目标识别算法分析 [55]论文中提出的，整体原理就是将不同层的特征融合成一层，这样既有深层丰富的语义信息优点，也具有浅层定位好的特点。其中值得注意的一些点，因为最后的浅层次的特征尺寸太小，保留的信息已经很稀少，而且如果进行上采样也会引入很过的噪声，所以整体都融合到第一层特征上，这样本身就含有很多的语义信息，也能更好的定位，从而能够更精确的定位检测到小目标。图1.8改进后的网络图Fig.1.8Improvednetworkdiagram如图1.8所示，是引入多级特征融合网络之后的结构图。多级特征融合在应用时也有很多注意的点，它需要保证在不同特征通道以及分辨率的大小是一致的。实现的方法就是在收集特征图的时候使用1×1的点卷积进行通道降为至64，这样既能满足特征融合的客观需求，又能减少计算量。另外，对每个深层次的特征图进行特殊操作，使用双线性插值法进行双倍上采样至前面邻接特征图同一分辨率，然后与其进行相加，再使用3×3卷积输出。最后后面的预测部分，多级特征融合金字塔中的所有层级结构共享预测层。针对于本文的工件尺寸较小，改进后的加入多级特征融合机制的SSD算法模型在预测本文的研究对象工件时，不仅可以获取非常准确的定位信息，而且可以得到对

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