《表2 不同目标尺度方案的对比》

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《基于非对称沙漏网络结构的目标检测算法》

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本文在VOC数据集中尝试了多尺度检测下不同的真实框分配方案，分别是：1）三个尺度均训练所有真实框；2）按照COCO对大中小物体标准划分；3）向下兼容式划分；4）按照不同数据集自身比例重叠划分。如表2所示，本文对比了这几种划分方式下的准确率，其中达到最好效果的是4）重叠划分尺度范围的方法，其原因是各分支不能单独只学习当前大小范围的目标，其他目标也有一般性的抽象特征，但是也不能完全学习所有大小的目标特征，这会使网络区分不出其中的区别，所以折中的方案具有较好的效果。