【摘 要】
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针对传统卷积神经网络层级较为浅,对物体识别精确度较低的原因,利用改进的深层卷积网络VGG16模型检测视频运动目标.首先,预处理过程中对数据集进行剪裁和旋转操作,补充数据集
【机 构】
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南华大学计算机学院,南华大学附属南华医院
【基金项目】
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国家自然科学青年基金研究项目(61504055);湖南省自然科学青年基金项目(2015JJ3110;2015JJ3105);湖南省教育厅项目(15C1184);湖南省研究生科研创新项目(CX2016B445)
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针对传统卷积神经网络层级较为浅,对物体识别精确度较低的原因,利用改进的深层卷积网络VGG16模型检测视频运动目标.首先,预处理过程中对数据集进行剪裁和旋转操作,补充数据集数量,以解决前期图像资源不足等问题;其次,在PASCAL VOC数据集上先预训练模型,接着加载自定义视频数据集对预训练模型进行第二次训练.实验结果表明,该网络模型能很好用于视频目标识别,提高了检测精确度,有效减少网络参数计算量,降低硬件内存资源消耗,具有较强的鲁棒性.
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