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摘要

作者提出的技术结合了递归特征金字塔和可切换空洞卷积，通过强化多尺度特征学习和自适应的空洞卷积，显著提升了目标检测的效果。

理论介绍

空洞卷积（Atrous Convolution）是一种可以在卷积操作中插入“空洞”来扩大感受野的技术，更有效地捕捉到图像中的大范围上下文信息。可切换空洞卷积（SAC）则通过自适应地切换不同的空洞率，使得模型能够灵活地根据特定场景调整卷积的感受野，从而更好地处理不同大小的目标。SAConv结构如下（摘自论文）

理论详解可以参考链接：论文地址
代码可在这个链接找到：代码地址

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