资料下载
×
基于改进Faster R-CNN的目标检测方法
消耗积分:0 |
格式:rar |
大小:5.53 MB |
2021-03-23
分享资料个
为提高小尺度行人检测的准确性，提出一种基于改进 Faster r-CNN的目标检测方法。通过引入基于双线性插值的对齐池化层，避免感兴趣区域池化过程中两次量化操作导致的位置偏差，同时设计基于级联的多层特征融合策略，将具有丰富细节信息的浅层特征图和具有抽象语义信息的深层特征图进行通道叠加，从而解决小尺度行人在深层特征图中特征信息缺乏的问题。在 INRIA和 PASCALⅤoC2012数据集上的实验结果表明，在小尺度行人检测效率相同的情况下，该方法相比基于 Faster r-CNN的检测方法平均精确率均值分别提高了17.58%和23.78%。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
评论(0)
发评论
- 相关下载
- 相关文章
