10.19678/j.issn.1000-3428.0049051
基于混合结构卷积神经网络的目标快速检测算法
为提高基于卷积神经网络(CNN)目标检测算法的检测速度,提出一种基于混合结构CNN的目标快速检测算法.采用基于CNN的Faster R-CNN目标检测框架,对其CNN进行优化.基于多层感知器结构,提出CR-mlpconv卷积层结构.在网络浅层采用C.ReLU策略,同时结合CR-mlpconv层结构和C.ReLU策略,合理设计层参数,构成卷积神经网络.将该卷积神经网络融合到Faster R-CNN检测框架中,实现目标快速检测.实验结果表明,在检测精度的适当影响范围内,该算法能够减少网络模型参数并降低网络模型的内存消耗,提高网络的实时性.
目标快速检测、Faster R-CNN框架、卷积神经网络、特征提取、混合结构、低通道
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TP391(计算技术、计算机技术)
2019-03-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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