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基于SSD和深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)方法

2021-05-28 | pdf | 1.12 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  為了提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)中目標(biāo)檢測(cè)的一種基本模型SSD在多任務(wù)場(chǎng)景中的準(zhǔn)確率和效率,基于深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論研究,結(jié)合一種輕量級(jí)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Mobilenεt的基本思想,構(gòu)建了一種結(jié)合特征金字塔的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。利用 Tensorflow平臺(tái)完成了以下一些工作:第一,對(duì)低層卷積層的特征圖進(jìn)行區(qū)域放大,保留更多的目標(biāo)特征信息,再對(duì)高特征層進(jìn)行特征提取;第二,在對(duì)重疊目標(biāo)候選區(qū)琙進(jìn)行過(guò)濾的時(shí)候,基于非極大值抑制的方法和思想設(shè)置閾值消除冗余的目標(biāo)候選區(qū)域,使得產(chǎn)生的負(fù)樣本的數(shù)目減少,使模型效果逐步趨于穩(wěn)定;第三,針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)中的預(yù)測(cè)區(qū)堿與真實(shí)區(qū)堿在匹配過(guò)程中所產(chǎn)生的正負(fù)樣木進(jìn)行處理,用于保證模型的穩(wěn)定性等?;谝陨戏椒ǔx究,使得模型對(duì)多目標(biāo)識(shí)別的速度有所加快,魯棒性更好,準(zhǔn)確率更高,同時(shí)也適當(dāng)降低了對(duì)硬件配置資源的需求。

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