【摘 要】
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对于复杂的应用场景,传统的目标检测无法给出满意的检测效果.阐述深度学习方法,采用Faster RCNN目标检测算法实现复杂场景下的目标检测.Faster RCNN目标检测算法借助卷积神经网络、区域提议网络、边界框回归算法,获取目标的区域特征进行目标分类和定位.实验结果表明,将Faster RCNN目标检测算法应用于复杂场景下的目标检测,可显著提高目标的检测效果.
【机 构】
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黄山学院 信息工程学院,安徽 245041;黄山市瑞兴汽车电子有限公司,安徽 245461;黄山学院 信息工程学院,安徽 245041
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对于复杂的应用场景,传统的目标检测无法给出满意的检测效果.阐述深度学习方法,采用Faster RCNN目标检测算法实现复杂场景下的目标检测.Faster RCNN目标检测算法借助卷积神经网络、区域提议网络、边界框回归算法,获取目标的区域特征进行目标分类和定位.实验结果表明,将Faster RCNN目标检测算法应用于复杂场景下的目标检测,可显著提高目标的检测效果.
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