基于改进SSD算法的濒危动物检测

蒋飞; 王霄

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基于改进SSD算法的濒危动物检测

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针对在野生濒危动物保护中,存在着对保护动物监测难度大、准确率低等问题.本文利用PyTorch框架,以VGG16为基础的SSD算法,提出了一种对濒危物种的动物识别与检测方法.在基础网络中,加入了注意力机制,并且在训练过程中使用迁移学习和数据扩增方法,提升了检测速度与精度.通过对数据集的测试,此方法不仅准确率达到了96.6％,而且其检测速度与模型大小符合预期,适用于对濒危动物的检测识别.

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来源
《智能计算机与应用》 |2020年第8期|26-32|共7页
作者
蒋飞; 王霄;
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作者单位

贵州大学电气工程学院贵阳550025;

贵州大学电气工程学院贵阳550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP-751;
关键词
濒危动物检测; 迁移学习; SSD算法; 深度学习;

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