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        首頁 > 期刊 > 南京師范大學學報·工程技術版 > 基于深度學習監控場景下的多尺度目標檢測算法研究 【正文】

        基于深度學習監控場景下的多尺度目標檢測算法研究

        作者:程顯毅; 胡海濤; 季國華; 孫麗麗 硅湖職業技術學院計算機系; 江蘇昆山215323; 南通大學南通先進通信技術研究院; 江蘇南通226019

        摘要:針對監控環境下的視頻圖像處理存在漏檢這一問題,分析現有目標檢測算法中普遍使用的深度學習方法Faster R—CNN,在VCC16卷積神經網絡基礎上,對深度卷積神經網絡進行改進,在第一層卷積層中加入空洞卷積核,擴展神經網絡的寬度,使得目標檢測模型具有尺度不變性.在深度學習平臺PyToreh下對Cifar-10數據集進行了實驗,實驗結果顯示,改進的目標檢測算法具有較好的尺度不變性,在監控場景下更具優勢.

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        南京師范大學學報·工程技術版雜志

        南京師范大學學報·工程技術版雜志, 季刊,本刊重視學術導向,堅持科學性、學術性、先進性、創新性,刊載內容涉及的欄目:計算機科學與技術、動力工程及工程熱物理、電氣工程、環境科學與工程、測繪科學與技術、管理科學與工程、信息與通信工程、城鄉規劃學、控制科學與工程、土木工程、食品科學與工程、農業工程、電子科學與技術等。于2001年經新聞總署批準的正規刊物。

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