| 基于优化候选区域的战场目标检测研究 |
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| 引用本文： | 邓雪亚,肖秦琨.基于优化候选区域的战场目标检测研究[J].计算机仿真,2021,38(10):9-14,42. |
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| 作者姓名： | 邓雪亚 肖秦琨 |
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| 作者单位： | 西安工业大学兵器科学与技术学院,陕西西安710021 |
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| 摘 要： | 针对Faster R-CNN算法对战场小型目标和遮挡目标的检测存在耗时且检测精度低的问题,提出基于优化候选区域的Faster R-CNN算法.算法使用改进的区域提取网络(Region Proposal Networks,RPN)提取候选区域并通过误差比较的方法优化候选区域,同时,引入排斥损失来优化遮挡目标的候选区域.优化后的候选区域和特征图进入检测网络,完成目标的分类和位置回归.在坦克装甲目标数据集上进行实验,结果表明:与传统检测算法相比,所提算法在检测速率和平均精度方面的性能更优.
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| 关 键 词： | 优化候选区域 误差比较 排斥损失 区域提取网络 |
Research on Battlefield Target Detection Based on Optimize Candidate Regions |
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| DENG Xue-ya,XIAO Qin-kun.Research on Battlefield Target Detection Based on Optimize Candidate Regions[J].Computer Simulation,2021,38(10):9-14,42. |
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| Authors: | DENG Xue-ya XIAO Qin-kun |
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