基于R-CNN算法的分割检测算法

目前先进的目标检测算法大多基于R-CNN算法,如Fast R-CNN,Faster R-CNN,YOLO,SSD以及FPN+R-CNN.R-CNN算法利用了传统的Selective Search算法寻找可能包含物体的方框,将其送入CNN网络进行特征提取,以对方框内物体进行辨别.随着图片复杂度的升高和背景的多样化,Selective Search算法已无法满足精确性和实时性的要求.本文基于R-CNN算法,提出了一种优化分割检测算法.该算法将R-CNN与具有分割功能的FCN算法相结合,为目标检测算法提供了一种新的思路.测试结果与R-CNN算法相比,该算法在目标识别效果和耗时方面均有明显的提升.