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深度殘差網(wǎng)絡的無人機多目標識別 已有1人參與
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關(guān)注微信公眾號：人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多資訊！ 來源：《圖學學報》。作者翟進有等 摘要：傳統(tǒng)目標識別算法中，經(jīng)典的區(qū)域建議網(wǎng)絡(RPN)在提取目標候選區(qū)域時計算量大，時間復雜度較高，因此提出一種級聯(lián)區(qū)域建議網(wǎng)絡(CRPN)的搜索模式對其進行改善。此外，深層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中易產(chǎn)生退化現(xiàn)象，而引入殘差學習的深度殘差網(wǎng)絡(ResNet)，能夠有效抑制該現(xiàn)象。對多種不同深度以及不同參數(shù)的網(wǎng)絡模型進行研究，將兩層殘差學習模塊與三層殘差學習模塊結(jié)合使用，設計出一種占用內(nèi)存更小、時間復雜度更低的新型多捷聯(lián)式殘差網(wǎng)絡模型(Mu-ResNet)。采用Mu-ResNet與CRPN結(jié)合的網(wǎng)絡模型在無人機目標數(shù)據(jù)集以及PASCAL VOC數(shù)據(jù)集上進行多目標識別測試，較使用ResNet與RPN結(jié)合的網(wǎng)絡模型，識別準確率提升了近2個百分點。 關(guān)鍵詞：無人機；殘差網(wǎng)絡；級聯(lián)區(qū)域建議網(wǎng)絡；目標識別  關(guān)注微信公眾號：人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多資訊！ 深度殘差網(wǎng)絡的無人機多目標識別_翟進有_00.png 深度殘差網(wǎng)絡的無人機多目標識別_翟進有_01.png 深度殘差網(wǎng)絡的無人機多目標識別_翟進有_02.png 深度殘差網(wǎng)絡的無人機多目標識別_翟進有_03.png 深度殘差網(wǎng)絡的無人機多目標識別_翟進有_04.png 深度殘差網(wǎng)絡的無人機多目標識別_翟進有_05.png 深度殘差網(wǎng)絡的無人機多目標識別_翟進有_06.png |
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