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基于卷积神经网络的目标检测

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摘要

为了完成视频图像中人体检测,将卷积神经网络和梯度算法结合。将YOLO网络模型结构以及算法函数进行了优化调整。为了保留视频时间信息,引入了卷积神经网络反馈时间维度。采用长短记忆卷积神经网络(LSTM)进行训练,通过将迭代过程的最优解保留,加快了梯度算法中的搜索速度,并且保证收敛于全局最优解。

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来源
《长春工业大学学报：自然科学版》 |2021年第4期|343-351|共9页
作者
付珍艳; 宋宇; 纪超群;
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作者单位

长春工业大学计算机科学与工程学院;

吉林长春130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
YOLO网络模型; 目标检测优化; 卷积神经网络; 梯度算法;

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