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| 一种融合多尺度特征的多物体检测方法 | |
| 引用本文： | 牛斌,张怡迪,马利,魏云.一种融合多尺度特征的多物体检测方法[J].辽宁大学学报(自然科学版),2019,46(2). |
| 作者姓名： | 牛斌 张怡迪 马利 魏云 |
| 作者单位： | 辽宁大学信息学院,辽宁沈阳,110036;辽宁大学信息学院,辽宁沈阳,110036;辽宁大学信息学院,辽宁沈阳,110036;辽宁大学信息学院,辽宁沈阳,110036 |
| 基金项目： | 2017年辽宁省科技厅博士科研启动基金指导计划项目 |
| 摘 要： | 在图像识别与计算机视觉领域,物体检测是研究热点,提出了一种融合多尺度特征的多物体检测方法,基于卷积神经网络在多尺度特征下提取物体的候选区域,然后将不同尺度下的特征进行融合,使多物体检测中出现的小物体被漏检的概率降低.最后采用基于中心点的非极大值抑制方法,计算检测窗口的中心点的欧式距离和iou来抑制冗余的窗口,从而提升多物体检测的精度.将提出的方法在PASCAL VOC数据集上进行验证,实验证明所提的方法能有效提高多物体检测的精确度. |
| 关 键 词： | 多物体检测 卷积神经网络 多尺度特征 非极大值抑制 |
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