【摘 要】
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本文对基于深度学习的卷积神经网络以及Fast-RCNN算法进行了初步研究.重点是介绍用深度学习下的Fast-RCNN算法进行车辆和小猫的场景图像目标检测以及利用卷积神经网络进行图
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本文对基于深度学习的卷积神经网络以及Fast-RCNN算法进行了初步研究.重点是介绍用深度学习下的Fast-RCNN算法进行车辆和小猫的场景图像目标检测以及利用卷积神经网络进行图像分类实验.通过对实时采集的图像进行分析,对两种算法所实现的目标检测和图像分类功能进行了测试.实验结果表明:可以使用基于Matconvnet的模型进行图像分类实验,并且使用不同的模型,检测结果也存在差异.使用基于Matconvnet的Fast-RCNN算法可以进行目标检测,且相比卷积神经网络用Fast-RCNN算法进行目标检测的检测质量提高了很多,能达到较好的检测效果.
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