【摘 要】
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目标检测作为计算机视觉的重要研究方向,在智慧城市、无人驾驶等领域的作用越来越重要。传统目标检测算法中,根据交并比(Intersection over Union,IOU)的大小判断正负样本,但
【基金项目】
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国家自然科学基金(61370142,61802043),中国博士后基金(3620080307),交通运输部基础研究基金(2015329225300),中央高校基本科研业务费专项资金(3132016352,3132019203)
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目标检测作为计算机视觉的重要研究方向,在智慧城市、无人驾驶等领域的作用越来越重要。传统目标检测算法中,根据交并比(Intersection over Union,IOU)的大小判断正负样本,但较低的IOU会引入噪声,降低检测器的精度;较高的IOU会保留少数高质量样本,造成过拟合;并且推荐区域和检测器的IOU阈值相差过大会引起质量不匹配问题。针对上述问题,提出了一种基于级联网络的平行级联检测网络,它由一系列检测器串并联而成,每个检测器设置递增的IOU阈值,从而在每个阶段都会得到一个更高质量的样本分布来训练下
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