| 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: |
|
| 摘要点击次数: 2259 |
| 全文下载次数: 1413 |
| 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 |
|
|
|
