论文摘要
目标检测器Faster R-CNN的区域生成网络生成的表示物体在图片上潜在位置的候选区域的准确性不高,从而制约了检测准确率进一步提升的可能。针对此问题,提出了基于Faster R-CNN的候选区域纯迭代提炼模型和LSTM迭代提炼模型。纯迭代提炼模型在PASCAL VOC 07训练集上进行网络训练,在测试集上基于VGG-16骨干网络的迭代模型得到的最好m AP比基准高1.1%,基于ZFNet得到的最好mAP比基准高1.5%。LSTM迭代提炼模型也能够较好地提升检测准确率。而且由于LSTM层的加入,使得此模型能够从后一次候选区域迭代过程向前一次迭代进行反向传播,实现了端到端的学习。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨海龙,田莹,王澧冰
关键词: 目标检测,纯迭代提炼模型,迭代提炼模型
来源: 辽宁科技大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 辽宁科技大学计算机与软件工程学院
基金: 国家自然科学基金（72472081）,辽宁省教育厅项目（2019LNJC03）,校优秀人才项目（2016RC06）
分类号: TP183;TP391.41
DOI: 10.13988/j.ustl.2019.06.011
页码: 462-469
总页数: 8
文件大小: 1433K
下载量: 8