【摘 要】
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针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架对于高分辨率复杂大场景中低分辨率小目标识别效果较差、多目标检测的精度和实时性难以平衡的问题,改进了基于深度学习的目标检
【机 构】
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陆军工程大学,南部战区陆军第二工程科研设计所
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目;国家自然科学基金资助项目;江苏省自然科学基金资助项目;中国博士后科学基金第62批面上资助项目
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针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架对于高分辨率复杂大场景中低分辨率小目标识别效果较差、多目标检测的精度和实时性难以平衡的问题,改进了基于深度学习的目标检测框架SSD(single shot multibox detector),提出一种改进的多目标检测框架DRZ-SSD,将其专用于复杂大交通场景多目标检测。检测以从粗到细的策略进行,分别训练一个低分辨率粗略检测器和一个高分辨率精细检测器,对高分辨率图像进行下采样获得低分辨率版本,设计了一种基于增强学习的动态区域放大网络框架(DRZN);动态放大低分
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