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采用深度学习方法,利用网络爬取、实地拍摄两种方式获取数据,并构建基于Faster R-CNN(region-based convolutional neural networks)的金丝猴优化检测模型。通过比较不同的模型,明确模型的最优构建方案;通过对比基于不同训练集构建的模型的检测精度,探究建模数据最优补充方案。研究结果表明:相比Vgg16和Res50网络,基于Res101网络在迭代70000次时可以构建最优的模型;在实测数据有限时,可以采用网络图片作为替代数据源进行金丝猴面部检测,并且可以将其作