基于Faster R-CNN的城市道路目标检测

ASHIKUR RAHMAN MOHAMMAD; 李军

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基于Faster R-CNN的城市道路目标检测

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本文针对当前城市道路复杂场景下目标检测精度低下问题,提出了一种多尺度Faster R-CNN模型应用于城市道路目标检测,为提高了特征图卷积后的特征精度,引入了特征金字塔结构,以融合不同尺度特征,以提高检测精度。通过区域建议网络(RPN)解决了区域对物体或背景的判断,同时利用回归模型对目标框进行修正。在BDD 100K数据集进行实验验证,结果表明本文方法与常见的目标检测方法检测的查准均都高。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2023年第1期|149-152|共4页
作者
ASHIKUR RAHMAN MOHAMMAD; 李军;
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作者单位

重庆交通大学机电与车辆工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类道路工程;
关键词
Faster R-CNN; 目标检测; 特征金字塔; RPN;

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