【摘 要】
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目标检测是计算机视觉和模式识别中的一个重要研究,诸多学者对这一方向进行了深入研究,通过不断的改进和优化取得了丰硕的成果。随着深度学习的发展,目前,目标检测算法已经从传统算法转为深度学习算法,其中包括两阶段目标检测算法和一阶段目标检测算法。鉴于两阶段目标检测中的Faster R-CNN算法具有检测精度高、模型稳定等优点,但检测不同大小目标和不同姿态目标仍然存在误检、漏检等问题,本文着重对Faster
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目标检测是计算机视觉和模式识别中的一个重要研究,诸多学者对这一方向进行了深入研究,通过不断的改进和优化取得了丰硕的成果。随着深度学习的发展,目前,目标检测算法已经从传统算法转为深度学习算法,其中包括两阶段目标检测算法和一阶段目标检测算法。鉴于两阶段目标检测中的Faster R-CNN算法具有检测精度高、模型稳定等优点,但检测不同大小目标和不同姿态目标仍然存在误检、漏检等问题,本文着重对Faster R-CNN算法进行了研究,具体内容如下:（1）鉴于图像中的目标的外观会根据其基本形状、不同的姿势及视角而存在较大的差异,因此,本文提出一种多通道检测算法。首先,将原来的单一检测通道改为由三个通道组成的网络进行训练和测试,有效提高了目标检测的精度;其次,利用最小正则化函数和损失函数来对网络进行优化,提高了检测性能并节约了内存空间;最后,在实验验证方面,本文不仅在多个主流数据集进行了实验验证,还对实地拍摄的一些日常场景图像进行了测试验证。实验结果表明:在PASCALVOC2012数据集中本文算法在训练时间略增加的情况下平均精度均值为79.1%,相比YOLOv3和Faster R-CNN算法都不同程度有所提高。（2）考虑到目标检测任务中目标尺寸大小、形态、遮挡和照明条件的巨大差异,对Faster R-CNN算法进行改进。首先,本文采用ResNet-101网络代替原来的VGG网络进行特征提取,能够进一步提高目标检测性能;其次,引入RoI Align单元并结合双线性插值的方法保留浮点数以提高检测精度;最后,采用soft-NMS算法代替传统的NMS算法来进行非极大值抑制,使得重叠度高的物体能被成功检测。实验结果表明在PASCALVOC2007数据集中改进算法平均精度均值为80.2%,相比faster R-CNN算法提高了3.8%。
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