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基于深度学习监控场景下的多尺度目标检测算法研究

来源 :南京师范大学学报(工程技术版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：mini8912

【摘要】

：

针对监控环境下的视频图像处理存在漏检这一问题,分析现有目标检测算法中普遍使用的深度学习方法—Faster R-CNN,在VGG16卷积神经网络基础上,对深度卷积神经网络进行改进,在第一层卷积层中加入空洞卷积核,扩展神经网络的宽度,使得目标检测模型具有尺度不变性.在深度学习平台PyTorch下对Cifar-10数据集进行了实验,实验结果显示,改进的目标检测算法具有较好的尺度不变性,在监控场景下更具优

【作者】

：

程显毅胡海涛季国华孙丽丽

【机构】

：

硅湖职业技术学院计算机系,南通大学南通先进通信技术研究院

【出处】

：

南京师范大学学报(工程技术版)

【发表日期】

：

2018年03期

【关键词】

：

深度学习目标检测空洞卷积核监控场景

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61771265）、江苏省现代教育技术研究课题（2017-R-54131）、南通大学-南通智能信息技术联合研究中心开放课题（KFKT2016B06）.

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针对监控环境下的视频图像处理存在漏检这一问题,分析现有目标检测算法中普遍使用的深度学习方法—Faster R-CNN,在VGG16卷积神经网络基础上,对深度卷积神经网络进行改进,在第一层卷积层中加入空洞卷积核,扩展神经网络的宽度,使得目标检测模型具有尺度不变性.在深度学习平台PyTorch下对Cifar-10数据集进行了实验,实验结果显示,改进的目标检测算法具有较好的尺度不变性,在监控场景下更具优势.

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