文章摘要
王宪保,朱啸咏,姚明海.基于改进Faster RCNN的目标检测方法[J].高技术通讯(中文),2021,31(5):489~499
基于改进Faster RCNN的目标检测方法
  
DOI:10.3772/j.issn.1002-0470.2021.05.004
中文关键词: 目标检测;卷积神经网络(CNN);定位精度;改进Faster RCNN;分裂机制
英文关键词: 
基金项目:
作者单位
王宪保  
朱啸咏  
姚明海  
摘要点击次数: 1063
全文下载次数: 639
中文摘要:
      针对基于区域的目标检测算法中定位精度不高的问题,本文提出了一种分裂机制的改进Faster RCNN算法。该算法首先选择特征提取能力强的卷积神经网络(CNN)作为骨干网络进行特征的提取;然后通过12种不同Anchors产生候选目标区,以进一步提升检测的精确度;最后将得到的特征分别传送到两个子网络,分别实现分类与定位。分类网络以全连接结构为基础,定位网络则主要由卷积神经网络构成。本文在Pascal VOC2007和Pascal VOC2012以及吸尘袋图像集上对算法的有效性进行了验证。结果表明,提出的算法在对目标进行有效检测的同时,定位效果比Faster RCNN更加精确,实现了边界框的精准回归。
英文摘要:
      
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭

分享按钮