基于有效感受野的区域推荐网络

题名

基于有效感受野的区域推荐网络

DOI

作者

张绳昱1,2 董士风2 焦林2 王琦进2 王红强2

作者单位

1.安徽大学物质科学与信息技术研究院；2.中国科学院合肥智能机械研究所特种机器人研究室

摘要

基于卷积神经网络的目标检测方法通过优化区域推荐达到较高的检测精度.由此,文中提出基于有效感受野的区域推荐网络.在区域推荐网络上引入基于有效感受野的样本匹配方法,强化基于交叠比的样本匹配规则,增强特征信息在区域推荐生成时的表征能力,减少锚定框和区域推荐数目,简化锚定框参数设置.结合快速区域的卷积神经网络检测器后,在Pascal VOC数据集上的检测精度有所提升,这表明文中方法是有效的.

关键词

深度卷积网络；目标检测；区域推荐；有效感受野；区域推荐网络(RPN)

刊名

人工智能研究

ISSN

3078-9753

年、卷(期)

202010

所属期刊栏目

工程技术