基于改进的Faster R-CNN目标人物检测

摘要：

针对图像中人物的检测,为了能够更加精确地检测定位图像中的人物,在基于Faster R-CNN框架的基础上提出了一种改进其特征网络ResNet-101的方法来进行人物深层特征的提取.在实验阶段,通过配置GPU环境以调用GPU加速和并行处理器来提高训练速度,实验结果表明,模型迭代1000次后,所提出的改进的特征网络模型相较于原始特征网络模型在准确度上提高了1.6％,平均检测精度提高了5.1％,说明改进的算法降低了人物的的漏检测率和误检测率,相对于原算法具有更好的准确度和识别精度.

关键词：目标检测、Faster R-CNN、ResNet-101

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;横向基金项目淮北矿业集团智慧物业管理系统

在线出版日期：2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：712-716