《表1 RF-YOLOv2网络结构》

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《融合多尺度特征的目标检测模型》

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YOLOv2网络包括19个卷积层，5个最大池化层和1个全局平均池化层。在网络中多次使用了3×3和1×1的卷积核，将1×1的卷积核放在3×3的卷积核之间，用来压缩特征，加深网络深度，每次池化操作后通道数变为原来的2倍，最后得到的模型就是Darknet-19。由于YOLOv2网络的卷积层数量较少，因此提取的特征层次较浅，本文为提取更深层次的特征，首先增加更多的卷积层，并在卷积层之间加入残差结构来避免梯度消失的问题。其次为了提高目标检测的准确率，将不同尺度的信息进行融合，并使用多尺度进行检测，得到RF-YOLOv2网络结构，见表1。