期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0215

基于级联卷积神经网络的高效目标检测方法

引用
目标检测作为计算机视觉的重要研究方向,在智慧城市、无人驾驶等领域的作用越来越重要.传统目标检测算法中,根据交并比(Intersection over Union,IOU)的大小判断正负样本,但较低的IOU会引入噪声,降低检测器的精度;较高的IOU会保留少数高质量样本,造成过拟合;并且推荐区域和检测器的IOU阈值相差过大会引起质量不匹配问题.针对上述问题,提出了一种基于级联网络的平行级联检测网络,它由一系列检测器串并联而成,每个检测器设置递增的IOU阈值,从而在每个阶段都会得到一个更高质量的样本分布来训练下一级检测器,并逐步重采样减少过拟合.实验结果表明提出的平行级联检测网络的检测精度优于传统目标检测算法,在目标检测数据集Microsoft COCO上平均准确度(AP)提升了1.5个百分点左右.

卷积神经网络、深度学习、级联网络、高精度目标检测

57

TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;中国博士后基金;交通运输部基础研究基金;中央高校基本科研业务费专项资金

2021-03-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

139-145

暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

57

2021,57(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn