【摘 要】
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目标检测是计算机视觉的一个重要课题,在自动驾驶、机器人等领域具有重要的应用价值。目标检测算法的鲁棒性通常受到物体的颜色、形状、姿势、自身形变以及遮挡等因素影响。
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目标检测是计算机视觉的一个重要课题,在自动驾驶、机器人等领域具有重要的应用价值。目标检测算法的鲁棒性通常受到物体的颜色、形状、姿势、自身形变以及遮挡等因素影响。此外,目标检测算法的计算复杂性受到被检测目标类别的数量、描述类别的特征向量的维度等因素的影响。自从2012年深度学习在物体分类上取得突破性进展之后,随后在目标检测领域也取得了非凡的成就,但是基于深度学习的目标检测网络的较高时间和空间复杂度阻碍了该技术在实际产品中的应用。为解决该问题,首先,本文使用MobileNet分类网络优化Faster-RCNN目标检测网络。在人脸检测数据集上的实验结果表明,MobileNet分类网络并不适合用于优化Faster-RCNN网络。之后,本文提出了一个融合VGG16和MobileNet的分类网络,并使用该融合网络优化FasterRCNN目标检测网络。在人脸检测数据集上的实验结果表明,使用融合分类网络优化的Faster-RCNN目标检测网络兼具了使用VGG16和MobileNet的Faster-RCNN目标检测网络检测人脸的优点。
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