基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

• 作者: 何育欣 刘丹 蔡前舟 谭代伦 郑伯川
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: VGGNet网络结构 大熊猫 面部检测 目标检测
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 页码范围: 63-71
• 页数: 9页
• 分类号: TP183|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2020.11.007

摘要

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要,大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤.针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题,提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法.首先,以VGGNet-16网络结构为基础,通过增加残差结构与BN层,降低卷积层通道数,并采用LeakyRelu激活函数等改进,构建一个新的特征提取主干网络.其次,将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测.最后,使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构.实验结果表明,提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48％的mAP,检测性能优于YOLOv4.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑伯川		26	277	5.0	16.0
2	谭代伦		17	35	3.0	5.0
3	刘丹		16	22	3.0	4.0
4	何育欣		2	1	1.0	1.0
5	蔡前舟		1	0	0.0	0.0