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基于改进的Faster R-CNN图像目标检测方法研究 被引量：6

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摘要 随着科技的不断发展,图像充斥在人类生活的任何角落,因此如何提取出图像中包含的信息,完成对图像目标的检测是当前研究的热点问题。针对一阶段目标检测算法可能会对目标图像产生漏检的情况,本文使用MobileNet V2和ResNet50网络对传统的Faster R-CNN的主干特征提取网络进行改进。在公开数据集上的实验结果表明,基于MobileNet V2特征提取的Faster R-CNN网络占用的计算资源和存储资源最少,基于ResNet50特征提取的Faster R-CNN网络的检测效果最优。此外,两种改进的Faster R-CNN网络均能有效克服一阶段目标检测算法中的漏检问题。
作者 代恒军 DAI Hengjun
机构地区 安徽省基础测绘信息中心
出处 《信息技术与信息化》 2023年第8期91-94,共4页 Information Technology and Informatization
关键词 深度学习 卷积神经网络 目标检测 ResNet50 Faster R-CNN 地理信息
分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献29

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共引文献16

同被引文献45

引证文献6

信息技术与信息化
2023年 第8期

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