基于Faster RCNN的复杂场景目标检测

• 作者: 刘琦 蔡旭 黄飞 吴一楠
• 来源期刊: 集成电路应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 Faster RCNN 目标检测
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 创新应用|Application
• 页码范围: 112-113
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.44|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19339/j.issn.1674-2583.2022.02.039

摘要

对于复杂的应用场景,传统的目标检测无法给出满意的检测效果.阐述深度学习方法,采用Faster RCNN目标检测算法实现复杂场景下的目标检测.Faster RCNN目标检测算法借助卷积神经网络、区域提议网络、边界框回归算法,获取目标的区域特征进行目标分类和定位.实验结果表明,将Faster RCNN目标检测算法应用于复杂场景下的目标检测,可显著提高目标的检测效果.