DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

模型背景

在深度学习技术快速发展的背景下，目标检测领域取得了显著进展。早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。然而，这些早期模型在精度和效率方面仍存在不足，尤其是在处理复杂场景和小目标时表现不佳。这为DCMNet等新型轻量化目标检测模型的出现提供了契机，旨在提高检测精度的同时降低计算资源需求。

设计目标

在DCMNet的设计过程中，研究人员明确了以下几个关键目标：

1. 轻量化 ：设计一个轻量级的目标检测模型，能够在移动设备和嵌入式系统等资源受限的环境中高效运行。

2. 精度提升 ：在保持轻量化的同时，提高目标检测的精度，尤其是在处理复杂场景和小目标时的性能。

3. 多尺度特征融合 ：开发一种有效的多尺度特征融合策略࿰