| 基于感兴趣区域聚集层的强化学习算法的目标检测 |
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| 引用本文： | 赵泊林,张晓龙. 基于感兴趣区域聚集层的强化学习算法的目标检测[J]. 东北师大学报(自然科学版), 2021, 53(2): 73-80. DOI: 10.16163/j.cnki.22-1123/n.2021.02.014 |
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| 作者姓名： | 赵泊林 张晓龙 |
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| 作者单位： | 武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430065;武汉科技大学大数据科学与研究院,湖北武汉430065 |
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| 摘 要： | ![]()
在传统深度强化学习的目标检测基础上,提出了一种基于感兴趣区域聚集层的策略,改进传统深度强化学习中使用RoIPooling层将感兴趣区域池化为固定尺寸时造成的像素偏差.首先遍历整个感兴趣区域,保持感兴趣区域的浮点数边界;然后将感兴趣区域平均分割成7×7个矩阵单元,保持每个矩阵单元的边界也是浮点数;最后在每个矩阵单元中使用...
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| 关 键 词： | 深度强化学习 目标检测 感兴趣区域聚集层 RoIPooling 感兴趣区域 |
Target detection based on reinforcement learning algorithm of region of interest clustering layer |
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| ZHAO Bo-lin,ZHANG Xiao-long. Target detection based on reinforcement learning algorithm of region of interest clustering layer[J]. Journal of Northeast Normal University (Natural Science Edition), 2021, 53(2): 73-80. DOI: 10.16163/j.cnki.22-1123/n.2021.02.014 |
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| Authors: | ZHAO Bo-lin ZHANG Xiao-long |
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| Abstract: | ![]()
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