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Faster RCNN优化实时人数流量检测
1
作者
肖巍
卢劲
伉
+3 位作者
李博深
吴启槊
白英东
潘超
《长春工业大学学报》
CAS
2020年第4期369-374,共6页
首先在网络Conv layers层对图片进行特征提取,在RPN层改变Anchors比例(1∶2),再修正Anchors获得精确的Proposals。在Roi Pooling层收集输入图片特征和Proposals,综合以上信息后提取Proposal feature maps。在Classification层计算Propo...
首先在网络Conv layers层对图片进行特征提取,在RPN层改变Anchors比例(1∶2),再修正Anchors获得精确的Proposals。在Roi Pooling层收集输入图片特征和Proposals,综合以上信息后提取Proposal feature maps。在Classification层计算Proposal的类别,获得检测框最终精确位置,并统计检测框数量,最终确定图片中的人数。
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关键词
Faster
RCNN
RPN
人流量检测
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职称材料
题名
Faster RCNN优化实时人数流量检测
1
作者
肖巍
卢劲
伉
李博深
吴启槊
白英东
潘超
机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
出处
《长春工业大学学报》
CAS
2020年第4期369-374,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(61472049)
吉林省科技发展计划技术攻关项目(20190302071GX)。
文摘
首先在网络Conv layers层对图片进行特征提取,在RPN层改变Anchors比例(1∶2),再修正Anchors获得精确的Proposals。在Roi Pooling层收集输入图片特征和Proposals,综合以上信息后提取Proposal feature maps。在Classification层计算Proposal的类别,获得检测框最终精确位置,并统计检测框数量,最终确定图片中的人数。
关键词
Faster
RCNN
RPN
人流量检测
Keywords
Faster RCNN
RPN
human flow detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Faster RCNN优化实时人数流量检测
肖巍
卢劲
伉
李博深
吴启槊
白英东
潘超
《长春工业大学学报》
CAS
2020
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