基于改进的Faster R-CNN目标人物检测

周华平; 殷凯; 桂海霞; 姚尚军; 丁金虎

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基于改进的Faster R-CNN目标人物检测

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针对图像中人物的检测,为了能够更加精确地检测定位图像中的人物,在基于Faster R-CNN框架的基础上提出了一种改进其特征网络ResNet-101的方法来进行人物深层特征的提取.在实验阶段,通过配置GPU环境以调用GPU加速和并行处理器来提高训练速度,实验结果表明,模型迭代1000次后,所提出的改进的特征网络模型相较于原始特征网络模型在准确度上提高了1.6％,平均检测精度提高了5.1％,说明改进的算法降低了人物的的漏检测率和误检测率,相对于原算法具有更好的准确度和识别精度.

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来源
《无线电通信技术》 |2020年第6期|712-716|共5页
作者
周华平; 殷凯; 桂海霞; 姚尚军; 丁金虎;
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作者单位

安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232000;

安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232000;

安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232000;

淮北矿业物业管理服务有限公司安徽淮北235000;

淮北矿业物业管理服务有限公司安徽淮北235000;

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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; Faster R-CNN; ResNet-101;

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