抗锯齿无锚框目标检测模型

来源：计算机应用与软件杂志2025年第1期北京时间：

作者：冉梦影, 杨文柱, 尹群杰

摘要：为了提升无锚框目标检测模型对物体多尺度检测性能，并实现检测速度与精度的最佳折中，提出一种具有抗锯齿能力的无锚框目标检测模型。下采样操作中，使用分组自适应低通滤波器解决网络中存在的锯齿问题；并联不同空洞率的空洞卷积进行多尺度特征融合，扩大神经元感受野范围。防止在模型训练过程中破坏网络参数，对损失函数进行实验讨论，替换为smooth L1 Loss函数。实验结果表明，在PASCAL VOC数据集上mAP指标达到了82.1%，FPS达到了32，与CenterNet-ResNet101相比，mAP提升了4.3%，FPS提升了18.5%。

关键词：目标检测, 无锚框, 锯齿问题, 空洞卷积, 损失函数