基于TensorFlow的商品陈列货架目标检测算法研究与实现

基于TensorFlow的商品陈列货架目标检测算法研究与实现

论文摘要

目标检测是计算机视觉中重要的研究领域,它生产生活的各方面都有广泛的应用价值。随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的目标检测算法从性能上和效果上都超过传统算法。介绍Faster R-CNN和SSD两种基于深度学习目标检测算法,并且通过TensorFlow深度学习框架实现上述算法在商品陈列货架上的应用。通过实验对比发现,SSD算法的检测速度快于Faster R-CNN,但检测效果和准确率略低于Faster R-CNN。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基于候选区域提取的目标检测模型——Faster R-CNN
  •    1.1 卷积神经网络部分
  •    1.2 区域生成网络部分
  •    1.3 ROI Pooling层
  •    1.4 获得精准检测框及分类
  • 2基于无需候选区域提取的目标检测模型——SSD
  •   2.1先验框
  •   2.2多尺度特征图检测
  •   2.3获得目标位置和分类
  • 3实验与分析
  •   3.1数据采集和处理
  •   3.2算法流程
  •   3.3实验结果
  •     (1)Faster R-CNN实验结果
  •     (2)SSD实验结果
  •     (3)算法效果对比
  • 4结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 廖珈艺,张新阳,代娱乐

    关键词: 目标检测,深度学习,计算机视觉

    来源: 现代计算机 2019年35期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 成都理工大学

    基金: 成都理工大学大学生创新创业训练计划项目

    分类号: TP391.41

    页码: 41-47

    总页数: 7

    文件大小: 4158K

    下载量: 127

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