【摘 要】
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针对传统Faster R-CNN算法对小尺度车辆检测效果不佳的问题,提出一种改进型网络进行车辆检测的方法。首先,通过改进经典全卷积网络和区域建议网络的结构,增强低层特征与高层
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院数理学院,常州大学生物医学工程与健康科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501060),江苏省自然科学基金(BK20150271),江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室开放课题(BM20082061708),江苏省研究生科研创新计划(KYCX17_2084).
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针对传统Faster R-CNN算法对小尺度车辆检测效果不佳的问题,提出一种改进型网络进行车辆检测的方法。首先,通过改进经典全卷积网络和区域建议网络的结构,增强低层特征与高层特征之间的信息传递;其次,增加更小尺度的锚,从而改善Faster R-CNN对小目标的检测能力;最后,增加锚选择策略,通过平衡锚数量的差异,缓解区域建议网络生成的正负锚数量不平衡问题。文中实验分别在VOC2007、Kitti、真实数据集上对所提方法和传统Faster R-CNN算法进行比较,检测准确率分别提高了9%,8.1%,8.9%
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