摘要：由于多尺度目標(biāo)檢測中圖像目標(biāo)尺度差異性大,基于單層次特征提取的目標(biāo)檢測算法或者導(dǎo)致小目標(biāo)特征提取丟失、扭曲,或者導(dǎo)致大目標(biāo)特征提取冗余度過高,檢測效果不理想.為此,基于Faster R-CNN 思想,提出一種多尺度目標(biāo)檢測算法.首先采用多層次提取特征策略提取多尺度目標(biāo)特征;然后統(tǒng)計目標(biāo)真實框大小與縱橫比,設(shè)置錨點規(guī)格;最后采用多通道方法生成多尺度目標(biāo)候選框.基于PASCAL VOC 數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明,該算法總體漏檢率為9.7%,平均精度的均值為75.2%,檢測性能較當(dāng)前主流的多尺度目標(biāo)檢測算法有一定的提高.