【摘 要】
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传统目标识别算法中,经典的区域建议网络(RPN)在提取目标候选区域时计算量大,时间复杂度较高,因此提出一种级联区域建议网络(CRPN)的搜索模式对其进行改善。此外,深层次的卷
【机 构】
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南昌航空大学信息工程学院,南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61663030,61663032)
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传统目标识别算法中,经典的区域建议网络(RPN)在提取目标候选区域时计算量大,时间复杂度较高,因此提出一种级联区域建议网络(CRPN)的搜索模式对其进行改善。此外,深层次的卷积神经网络训练中易产生退化现象,而引入残差学习的深度残差网络(ResNet),能够有效抑制该现象。对多种不同深度以及不同参数的网络模型进行研究,将两层残差学习模块与三层残差学习模块结合使用,设计出一种占用内存更小、时间复杂度更低的新型多捷联式残差网络模型(Mu-ResNet)。采用Mu-ResNet与CRPN结合的网络模型在无人机目标
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