基于卷积神经网络的目标检测与识别

• 作者: 卢玮 徐子同 王翠翠 王高峰 高涛
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: FastR-CNN网络 区域建议网络 LocNet网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 338-343
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.02.014

摘要

针对计算机对图像或者视频中目标的识别和检测,提出了基于区域建议网络和卷积神经网络的目标检测识别算法.这种算法由生成建议框的卷积神经网络、用于目标检测的Fast R-CNN网络和使边界框回归更精确的LocNet网络构成.利用该算法对VOC2007数据集进行训练和测试,并与其他的卷积神经网络进行比较,实验数据显示,以Fast R-CNN网络为基础,结合RPN网络和LocNet网络可以极大提高目标检测识别的速率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王高峰		8	7	2.0	2.0
2	高涛	长安大学信息工程学院	29	37	4.0	5.0
3	徐子同	长安大学信息工程学院	3	8	1.0	2.0
4	卢玮	长安大学信息工程学院	5	7	1.0	2.0
5	王翠翠	长安大学信息工程学院	5	7	1.0	2.0