基于改进Faster-RCNN的目标检测算法研究

闫新庆; 杨喻涵; 陆桂明

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目标检测是图像处理领域一个重要的研究方向,深度学习方法需要大量数据进行训练,训练的繁杂和复杂的网络结构限制了目标检测的速度.本文基于Faster RCNN的网络架构,创新性提出了light tail Faster RCNN网络架构.light tail Faster RCNN算法在保证精度的情况下,大大提升了处理速度.在本文的设计中,通过将网络结构中的全连接层改为1*1的卷积层,来达到速度的提升.本文实验在PASCAL VOC数据集上进行,较经典网络模型,在识别率略低的情况下,速率提升了一倍多.在总体性能上显著优于经典目标检测算法,通过对比实验的方法比较验证了本文提出方法的有效性.

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来源
《中国新通信》 |2021年第1期|46-48|共3页
作者
闫新庆; 杨喻涵; 陆桂明;
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作者单位

华北水利水电大学信息工程学院;

华北水利水电大学信息工程学院;

华北水利水电大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
目标检测; Faster; RCNN; 深度学习;

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