一种基于改进NMS的牛脸检测方法

• 作者: 刘琪芬 苟先太 黄巍
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: Faster R-CNN Inception v2 NMS 目标检测
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 43-46,54
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.07.008

摘要

针对牲畜牛身份认证的多牛脸检测场景,本文给出一种基于改进Faster R-CNN的牛脸检测方法.使用Inception v2替换ZF网络作为Faster R-CNN的基础网络,模型精度得到显著提升;针对多牛检测场景对NMS(Non-Maximum Suppression)进行相应优化,使模型的召回率得到显著提升.通过和其他目标检测模型对比实验,本文的改进模型在精确率和召回率上均优于其他模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苟先太	西南交通大学电气工程学院	47	204	8.0	11.0
2	黄巍	西南交通大学电气工程学院	4	1	1.0	1.0
3	刘琪芬	西南交通大学电气工程学院	3	1	1.0	1.0