改进Faster R-CNN的小目标检测

• 作者: 元昌安 覃晓 赵庆北
• 来源期刊: 广西师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Faster R-CNNRPN 目标检测 公司标志
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16601/j.cnki.issn1001-8743.2018.02.012

摘要

Faster R-CNN是一种比较流行的目标检测方法,由于Faster R-CNN对小目标的识别率较低,对候选区域生成和分类阶段对象大小的变化对网络的性能影响进行了详细的研究.另外,还研究了特征图的分辨率对这些阶段的影响.对于小物体,anchor的选择是非常重要的,引入了一种改进的方案用于生成候选区域建议,提供了根据期望的定位精度来选择anchor的标准,并且使用了多尺度RPN(Region Proposal Network)和多尺度分类网络.用改进后的Faster R-CNN在Flicker数据集上进行了验证,证明它能够提高小目标检测的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	元昌安	广西大学计算机与电子信息学院	121	1400	21.0	33.0
3	覃晓		44	249	7.0	13.0
6	赵庆北	广西大学计算机与电子信息学院	3	10	2.0	3.0