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面向多尺度目標(biāo)檢測(cè)的改進(jìn)Faster R-CNN算法 【正文】
面向多尺度目標(biāo)檢測(cè)的改進(jìn)Faster R-CNN算法
作者：李曉光; 付陳平; 李曉莉; 王章輝 遼寧大學(xué)信息學(xué)院; 沈陽110036
摘要：由于多尺度目標(biāo)檢測(cè)中圖像目標(biāo)尺度差異性大,基于單層次特征提取的目標(biāo)檢測(cè)算法或者導(dǎo)致小目標(biāo)特征提取丟失、扭曲,或者導(dǎo)致大目標(biāo)特征提取冗余度過高,檢測(cè)效果不理想.為此,基于Faster R-CNN 思想,提出一種多尺度目標(biāo)檢測(cè)算法.首先采用多層次提取特征策略提取多尺度目標(biāo)特征;然后統(tǒng)計(jì)目標(biāo)真實(shí)框大小與縱橫比,設(shè)置錨點(diǎn)規(guī)格;最后采用多通道方法生成多尺度目標(biāo)候選框.基于PASCAL VOC 數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法總體漏檢率為9.7%,平均精度的均值為75.2%,檢測(cè)性能較當(dāng)前主流的多尺度目標(biāo)檢測(cè)算法有一定的提高.
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計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)雜志
計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)雜志， 月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：綜述、圖形算法與技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)與計(jì)算機(jī)動(dòng)畫、圖像與圖形的融合、VLSI設(shè)計(jì)與測(cè)試及電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化等。于1989年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
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