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基于改進Faster R-CNN算法的艦船目標檢測與識別

趙春暉; 周瑤 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院; 黑龍江哈爾濱150001

摘要：FasterR-CNN算法是一種基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)模型,近年被提出并應(yīng)用于目標檢測與識別領(lǐng)域.FasterR-CNN算法中區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新性提出,使之相對于經(jīng)典的R-CNN算法和FastR-CNN算法有效地提高了目標檢測的速度.本文分析了FasterR-CNN算法中區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)方法,并在區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)的包圍盒尺寸設(shè)置中引入了K-Means聚類算法,通過聚類方法對圖像中目標大小進行聚類分析,將聚類結(jié)果直接輸入?yún)^(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)中,從而實現(xiàn)對FasterR-CNN算法中的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)進行改進.對艦船目標的檢測與識別的,實驗結(jié)果表明：該方法在提高了FasterR-CNN算法識別精度的同時,顯著地縮短了算法的識別時間.

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