【摘 要】
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多尺度滑动窗口是众多目标检测方法采用的搜索策略,但数量巨大的窗口（约十几万的量级）使得计算复杂度大大增加,降低了算法的有效性。为此,候选框算法替代滑动窗口方法被应用于
【机 构】
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青岛大学计算机科学技术学院,青岛大学数据科学与软件工程学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(批准号:2014BAG03B05)资助
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多尺度滑动窗口是众多目标检测方法采用的搜索策略,但数量巨大的窗口（约十几万的量级）使得计算复杂度大大增加,降低了算法的有效性。为此,候选框算法替代滑动窗口方法被应用于目标检测中。分析评价候选框算法在车辆检测中的应用效率。构造了图像规模为1000的车辆数据集。采用此数据集,研究分析了Edge boxes算法、Selective search算法和Objectness算法的召回率和计算效率。根据场景和光照条件,选取了阴影场景、拥堵场景、夜间场景来分析不同算法的性能并探讨了其局限性。实验结果证明,Edge bo
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