一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型
資料介紹
為提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)模型精度并增強(qiáng)檢測(cè)器對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)能力,提出一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型。采用脫離預(yù)訓(xùn)練檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)使其達(dá)到甚至超過預(yù)訓(xùn)練模型的精度,針對(duì)小目標(biāo)特點(diǎn)設(shè)計(jì)新的Deformable- Scratch Net網(wǎng)絡(luò)模型,調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并融合淺層信息以提高對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與Faster-RCNN等經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型相比,該模型在 PASCALⅤOC數(shù)據(jù)集和自制遙感軍事目標(biāo)數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)精度更高。
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