基于混合结构卷积神经网络的目标快速检测算法

• 作者: 姚勤炜 张杰豪 林封笑 陈华杰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标快速检测 Faster R-CNN框架 卷积神经网络 特征提取 混合结构 低通道
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 222-227
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4811字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049051

摘要

为提高基于卷积神经网络(CNN)目标检测算法的检测速度,提出一种基于混合结构CNN的目标快速检测算法.采用基于CNN的Faster R-CNN目标检测框架,对其CNN进行优化.基于多层感知器结构,提出CR-mlpconv卷积层结构.在网络浅层采用C.ReLU策略,同时结合CR-mlpconv层结构和C.ReLU策略,合理设计层参数,构成卷积神经网络.将该卷积神经网络融合到Faster R-CNN检测框架中,实现目标快速检测.实验结果表明,在检测精度的适当影响范围内,该算法能够减少网络模型参数并降低网络模型的内存消耗,提高网络的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈华杰	杭州电子科技大学自动化学院	34	121	6.0	9.0
2	林封笑	杭州电子科技大学自动化学院	2	9	2.0	2.0
3	姚勤炜	杭州电子科技大学自动化学院	2	4	1.0	2.0
4	张杰豪	杭州电子科技大学自动化学院	2	4	1.0	2.0