改进Faster R—CNN的小目标检测

• 作 者: 赵庆北 元昌安 覃晓
• 机 构: 广西大学计算机与电子信息学院,广西师范学院
• 出 处: 广西师范学院学报(自然科学版)
• 发表日期: 2018年02期
• 关键词: Faster R-CNN RPN 目标检测 公司标志
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（61363037）

Faster R-CNN是一种比较流行的目标检测方法,由于Faster R-CNN对小目标的识别率较低,对候选区域生成和分类阶段对象大小的变化对网络的性能影响进行了详细的研究。另外,还研究了特征图的分辨率对这些阶段的影响。对于小物体,anchor的选择是非常重要的,引入了一种改进的方案用于生成候选区域建议,提供了根据期望的定位精度来选择anchor的标准,并且使用了多尺度RPN(Region Proposal Network)和多尺度分类网络。用改进后的Faster R-CNN在Flicker数据集