基于ANNet网络的RGB-D图像的目标检测

蔡强; 魏立伟; 李海生; 曹健

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基于ANNet网络的RGB-D图像的目标检测

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由于深度图像采集设备的广泛使用,使得利用RGB-D图像进行目标检测成为计算机视觉领域研究热点。为了使得利用卷积神经网络所提取的特征更具有鲁棒性,设计了一种改进的卷积神经网络(本文称为ANNet),以提高检测准确率。为了提高卷积层中局部感受区域的模型分辨能力,针对AlexN et网络中卷积层中卷积核与下层数据块的线性特性,将部分卷积层改进为带有多层感知机的非线性卷积层。在NYUD2数据集上实验,结果表明,使用改进后的网络结构,在彩色图像上的检测结果提升了3%,在RGB-D图像上的检测结果提升了4%。

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来源
《系统仿真学报》 |2016年第9期|2260-2266|共7页
作者
蔡强; 魏立伟; 李海生; 曹健;
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作者单位

北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
目标检测; 卷积神经网络; Alex; NET网络; RGB-D图像;

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