【摘 要】
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卷积神经网络已广泛应用于目标检测领域,然而基于卷积神经网络的方法所需要的计算量大,以至于此类方法难以在计算能力有限的平台上运行。为此提出了一种基于SSD(Single Shot
【机 构】
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江南大学物联网应用技术教育部工程中心,无锡太湖学院江苏省物联网应用技术重点实验室
【基金项目】
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教育部-中国移动科研基金项目(MCM20170204);青海省高端创新人才千人计划(2016280)
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卷积神经网络已广泛应用于目标检测领域,然而基于卷积神经网络的方法所需要的计算量大,以至于此类方法难以在计算能力有限的平台上运行。为此提出了一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的快速检测方法,即Faster-SSD,该方法在计算量有限的平台上达到了实时检测同时保持高精度。将SSD的基础网络更换为ResNet-34;在生成预测框阶段,先求得满足条件的先验框,再生成对应类别的预测框;提出了一个可变最低阈值来减少计算量;使用在线难例挖掘来去除简单样本。实验结果显示,该方法在
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