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【摘要】 在解决目标检测任务的模型中，基于多阶段检测框架的模型相对单阶段和两阶段检测框架的模型具有明显的精度优势。该研究的主要目的是通过使用基于长短时记忆网络（Long Short Term Memory，LSTM）的多次迭代回歸模块来改进广泛使用的两阶段回归框架。在该研究中，基于LSTM的候选框迭代优化模块被设计用来不断优化候选框生成网络（Region Proposal Network，RPN）所提出的候选框。（剩余15812字）
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基于候选框多步迭代优化的多阶段目标检测模型
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