| 改进Faster R-CNN的道路目标检测 |
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| 引用本文： | 周康,朱宗晓,徐征宇,田微. 改进Faster R-CNN的道路目标检测[J]. 计算机与数字工程, 2022, 50(4): 750-756. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2022.04.013 |
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| 作者姓名： | 周康 朱宗晓 徐征宇 田微 |
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| 作者单位： | 中南民族大学计算机科学学院 武汉 430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;湖北省高等学校实验室研究项目 |
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| 摘 要： | ![]()
针对道路场景下各目标尺度复杂导致的检测精度低问题，提出一种面向道路目标的多尺度Faster R-CNN算法。分析数据集标注的面积及长宽比分布以设置合适尺寸的锚框，提高锚框与目标的匹配度，模型对道路小目标的平均精准度提升了13%以上。在Faster R-CNN网络的特征提取部分加入特征金字塔结构，融合不同尺度特征图的信息提高检测性能。在BDD100K数据集下进行实验，结果表明该方法与原有Faster R-CNN模型相比检测速率稍有下降，mAP得分提升15.1%。
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| 关 键 词： | 道路目标 多尺度特征融合 卷积神经网络 Faster R-CNN算法 |
Road Target Detection Based on Improved Faster R-CNN |
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| ZHOU Kang,ZHU Zongxiao,XU Zhengyu,TIAN Wei. Road Target Detection Based on Improved Faster R-CNN[J]. Computer and Digital Engineering, 2022, 50(4): 750-756. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2022.04.013 |
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| Authors: | ZHOU Kang ZHU Zongxiao XU Zhengyu TIAN Wei |
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| Abstract: | ![]()
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