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深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別 已有1人參與
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關(guān)注微信公眾號(hào)：人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多資訊！ 來源：《圖學(xué)學(xué)報(bào)》。作者翟進(jìn)有等 摘要：傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別算法中，經(jīng)典的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)在提取目標(biāo)候選區(qū)域時(shí)計(jì)算量大，時(shí)間復(fù)雜度較高，因此提出一種級(jí)聯(lián)區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(CRPN)的搜索模式對(duì)其進(jìn)行改善。此外，深層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中易產(chǎn)生退化現(xiàn)象，而引入殘差學(xué)習(xí)的深度殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)，能夠有效抑制該現(xiàn)象。對(duì)多種不同深度以及不同參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行研究，將兩層殘差學(xué)習(xí)模塊與三層殘差學(xué)習(xí)模塊結(jié)合使用，設(shè)計(jì)出一種占用內(nèi)存更小、時(shí)間復(fù)雜度更低的新型多捷聯(lián)式殘差網(wǎng)絡(luò)模型(Mu-ResNet)。采用Mu-ResNet與CRPN結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)模型在無人機(jī)目標(biāo)數(shù)據(jù)集以及PASCAL VOC數(shù)據(jù)集上進(jìn)行多目標(biāo)識(shí)別測(cè)試，較使用ResNet與RPN結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)模型，識(shí)別準(zhǔn)確率提升了近2個(gè)百分點(diǎn)。 關(guān)鍵詞：無人機(jī)；殘差網(wǎng)絡(luò)；級(jí)聯(lián)區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)；目標(biāo)識(shí)別  關(guān)注微信公眾號(hào)：人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多資訊！ 深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別_翟進(jìn)有_00.png 深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別_翟進(jìn)有_01.png 深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別_翟進(jìn)有_02.png 深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別_翟進(jìn)有_03.png 深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別_翟進(jìn)有_04.png 深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別_翟進(jìn)有_05.png 深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識(shí)別_翟進(jìn)有_06.png |
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2樓2024-06-06 17:16:39
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