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基于區域卷積神經網絡的實時目標檢測方法

1001   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:13:09
本發明提出了一種基于區域卷積神經網絡的實時目標檢測方法，主要包括輸入圖像、目標檢測系統、交替優化學習共享、分類器分類檢測。將任意大小的圖像作為輸入，在輸入圖像的同時將多個感興趣區域(RoIs)輸入，區域建議網絡提出了檢測區域，R?CNN探測器利用提出的檢測區域，完全連接層共享所有空間位置，采用交替訓練優化來學習共享特征，通過分類器分類檢測。使用RPNs來生成區域建議，使用共享權值減少了網絡參數，使得區域建議這一步基本無花費；其中區域建議網絡(RPN)和區域卷積神經網絡網絡(R?CNN)共享卷積層之間的兩個網絡，使得成本大幅減少，檢測速度快，效率高。
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“基于區域卷積神經網絡的實時目標檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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