基于改进Faster R-CNN的贺兰山岩画检测识别

摘要：

针对贺兰山岩画传统检测识别方法存在受人力影响大、特征提取难和检测识别准确率低等限制,提出了一种基于改进型Faster R-CNN的贺兰山岩画检测与识别方法.上述方法基于残差网络结构,通过特征金字塔网络和空间金字塔池化将多层次、多尺度特征进行融合,丰富了特征图的语义信息,提升了特征图的表达能力.实验结果表明,所提改进方法对贺兰山岩画检测识别的平均精度均值(mAP)达到了 84.7％,相比改进之前提高了 3.3％,能够有效准确的识别贺兰山岩画目标.

关键词：贺兰山岩画、更快的区域卷积神经网络、特征金字塔网络、空间金字塔池化、目标检测

所属期刊栏目：40

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：宁夏自然科学基金项目2020AAC03033

在线出版日期：2023-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：249-254